Po prostu próbuję ponownie obliczyć za pomocą dnorm () prawdopodobieństwo dziennika podane przez funkcję logLik z modelu lm (w języku R). Działa (prawie idealnie) dla dużej liczby danych (np. N = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0,...
Mam próbkę 1449 punktów danych, które nie są skorelowane (r-kwadrat 0,006). Analizując dane, odkryłem, że dzieląc wartości zmiennych niezależnych na grupy dodatnie i ujemne, wydaje się, że istnieje znacząca różnica w średniej zmiennej zależnej dla każdej grupy. Dzieląc punkty na 10 przedziałów...
Zarówno bayesglm()(w pakiecie ramienia R), jak i różne funkcje w pakiecie MCMCpack mają na celu dokonanie estymacji bayesowskiej uogólnionych modeli liniowych, ale nie jestem pewien, czy obliczają to samo. Funkcje MCMCpack wykorzystują łańcuch Markova Monte Carlo, aby uzyskać (zależną) próbkę ze...
W regresji liniowej doszedłem do cudownego wyniku, jeśli dopasujemy model E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, to jeśli znormalizujemy i wyśrodkujemy dane , i ,YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 = \mathrm{Cor}(Y,X_1)...
Załóżmy, że mam wektor zmiennych zależnych i wektor zmiennej niezależnej. Kiedy jest wykreślane względem , widzę, że istnieje między nimi zależność liniowa (trend wzrostowy). Teraz, to oznacza również, że istnieje liniowa tendencja spadkowa między i .T N X T 1N.NNYYYN.NNXXXYYY...
Jakie są różnice w stosowaniu uogólnionych modeli liniowych, takich jak automatyczne określanie trafności (ARD) i regresja grzbietu, w porównaniu do modeli szeregów czasowych, takich jak Box-Jenkins (ARIMA) lub wygładzanie wykładnicze do prognozowania? Czy istnieją jakieś praktyczne zasady...
Używam glms w R (uogólnione modele liniowe). Myślałem, że znam wartości - dopóki nie zobaczyłem, że wywołanie podsumowania dla glm nie daje nadrzędnej wartości reprezentatywnej dla modelu jako całości - przynajmniej nie w miejscu, w którym robią to modele liniowe. Zastanawiam się, czy podano to...
Załóżmy, że interesuje mnie model regresji liniowej Yja=β0+β1x1+β2)x2)+β3)x1x2)Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2, ponieważ chciałbym sprawdzić, czy interakcja między dwoma zmiennymi towarzyszącymi ma wpływ na Y. W notatkach dla profesorów (z którymi nie...
Mam pytanie dotyczące zasadności korzystania z RMSE (Root Mean Squared Error) do porównywania różnych modeli logistycznych. Odpowiedź jest albo 0czy 1i przewidywania prawdopodobieństwa są między 0- 1? Czy sposób zastosowany poniżej jest również prawidłowy w przypadku odpowiedzi binarnych? # Using...
Co sądzisz o używaniu regresji do wyświetlania poza zakresem danych? Jeśli jesteśmy pewni, że podąża za kształtem liniowym lub potęgowym, czy model nie byłby przydatny poza zakresem danych? Na przykład mam wolumen napędzany przez cenę. Uważamy, że powinniśmy być w stanie prognozować ceny poza...
Widziałem ten zapis dla zwykłych najmniejszych kwadratów tutaj . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22) \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Nigdy nie widziałem podwójnych pasków i 2 na dole. Co oznaczają te symbole? Czy mają dla nich określoną
Jeśli w tabeli kontyngencji znajdują się zera i dopasowujemy zagnieżdżone modele poissona / loglinearne (używając glmfunkcji R ) do testu współczynnika prawdopodobieństwa, czy musimy dopasować dane przed dopasowaniem modeli glm (np. Dodać 1/2 do wszystkich liczy się)? Oczywiście niektórych...
W R, dlaczego domyślne ustawienia qqplot(linear model)używają znormalizowanych reszt na osi y? Dlaczego R nie używa „regularnych”
Jaka jest różnica między modelem GLM (regresja logistyczna) ze zmienną odpowiedzi binarnej, która obejmuje podmiot i czas jako współzmienne, a analogicznym modelem GEE, który uwzględnia korelację między pomiarami w wielu punktach czasowych? Mój GLM wygląda następująco: Y(binary) ~ A +...
Za pomocą R dopasowałem model liniowy dla jednej zmiennej odpowiedzi z mieszanki predyktorów ciągłych i dyskretnych. Jest to uber-podstawowe, ale mam problem z uchwyceniem, jak działa współczynnik dla współczynnika dyskretnego. Pojęcie: Oczywiście współczynnik zmiennej ciągłej „x” jest stosowany w...
Wiem, że to prawdopodobnie podstawowe pytanie ... Ale nie wydaje mi się, aby znaleźć odpowiedź. Dopasowuję GLM do rodziny Poisson, a następnie próbowałem przyjrzeć się prognozom, jednak wydaje się, że uwzględniono
Czytam A. Agresti (2007), An Introduction to Categorical Data Analysis , 2nd. wydanie i nie jestem pewien, czy dobrze rozumiem ten ustęp (p.106, 4.2.1) (chociaż powinno to być łatwe): W Tabeli 3.1 dotyczącej chrapania i chorób serca w poprzednim rozdziale 254 pacjentów zgłaszało chrapanie każdej...
Mam zestaw danych zawierający około 5000 funkcji. Dla tych danych najpierw użyłem testu Chi Square do wyboru funkcji; potem otrzymałem około 1500 zmiennych, które wykazały związek istotności ze zmienną odpowiedzi. Teraz muszę dopasować do tego regresję logistyczną. Używam pakietu glmulti dla R...
Mam dane z następującego schematu eksperymentalnego: moje obserwacje są liczbami sukcesów ( K) z odpowiedniej liczby prób ( N), zmierzonymi dla dwóch grup, z których każda składa się z Iosobników, z Tzabiegów, w których w każdej takiej kombinacji czynników występują Rpowtórzenia . Stąd też zupełnie...
Próbuję pomóc uczniowi kolegi. Uczeń obserwował i policzył zachowanie ptaków (liczba wezwań) w układzie eksperymentalnym. Nie można było określić liczby połączeń przypisanych do konkretnego obserwowanego ptaka podczas każdego eksperymentu, ale możliwe było zliczenie liczby ptaków, które przyczyniły...