Jak interpretować zerową i rezydualną dewiację w GLM w R? Mówimy, że mniejszy AIC jest lepszy. Czy istnieje również podobna i szybka interpretacja odchyleń? Odchylenie zerowe: 1146,1 przy 1077 stopniach swobody Odchylenie resztkowe: 4589.4 przy 1099 stopniach swobody AIC:...
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...
W artykule zatytułowanym „WYBÓR WŚRÓD OGÓLNYCH MODELI LINIOWYCH STOSOWANYCH DO DANYCH MEDYCZNYCH” autorzy piszą: W uogólnionym modelu liniowym średnia jest przekształcana przez funkcję link, zamiast przekształcać samą odpowiedź. Dwie metody transformacji mogą prowadzić do zupełnie różnych...
Nauczyłem się w mojej klasie modeli liniowych, że jeśli dwa predyktory są skorelowane i oba są zawarte w modelu, jeden będzie nieistotny. Załóżmy na przykład, że wielkość domu i liczba sypialni są skorelowane. Podczas prognozowania kosztu domu za pomocą tych dwóch predyktorów jeden z nich można...
W szczególności chcę wiedzieć, czy istnieje różnica między lm(y ~ x1 + x2)i glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Myślę, że ten konkretny przypadek glm jest równy lm. Czy się
Pozornie renomowane źródła twierdzą, że zmienna zależna musi być normalnie dystrybuowana: Założenia modelu: YYY jest normalnie rozłożone, błędy są normalnie rozłożone, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) i niezależne, a XXX jest stały, a stała wariancja σ2σ2\sigma^2 . Penn State, STAT...
Wiem, że brakuje mi czegoś w rozumieniu regresji logistycznej i naprawdę doceniłbym każdą pomoc. O ile rozumiem, regresja logistyczna zakłada, że prawdopodobieństwo wyniku „1” przy danych wejściowych jest liniową kombinacją danych wejściowych, przechodzącą przez funkcję odwrotnej logistyki. Jest...
Mam na myśli zbudowanie modelu przewidującego stosunek , gdzie a ≤ b oraz a > 0 i b > 0 . Tak więc stosunek wynosiłby od 0 do 1 .a / ba/ba/ba ≤ ba≤ba \le ba > 0a>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 Mógłbym użyć regresji liniowej, chociaż nie ogranicza się ona naturalnie do 0..1. Nie mam...
To pytanie jest odpowiedzią na odpowiedź udzieloną przez @Greg Snow na pytanie, które zadałem, dotyczące analizy mocy z regresją logistyczną i SAS Proc GLMPOWER. Jeśli projektuję eksperyment i przeanalizuję wyniki w silnej regresji logistycznej, jak mogę użyć symulacji (i tutaj ) do...
Jeśli regresja wielomianowa modeluje relacje nieliniowe, to jak można to uznać za szczególny przypadek wielokrotnej regresji liniowej? Wikipedia zauważa, że „Chociaż regresja wielomianowa pasuje do danych do modelu nieliniowego, jako problem estymacji statystycznej jest ona liniowa, w tym...
Zbudowałem regresję logistyczną, w której zmienna wynikowa jest leczona po otrzymaniu leczenia ( Curevs. No Cure). Wszyscy pacjenci w tym badaniu zostali poddani leczeniu. Interesuje mnie, czy cukrzyca jest związana z tym wynikiem. W R mój wynik regresji logistycznej wygląda następująco:...
Próbuję dowiedzieć się, która metoda weryfikacji krzyżowej jest najlepsza w mojej sytuacji. Poniższe dane są tylko przykładem pracy nad problemem (w R), ale moje rzeczywiste Xdane ( xmat) są skorelowane ze sobą i skorelowane w różnym stopniu ze yzmienną ( ymat). Podałem kod R, ale moje pytanie...
Mam logistyczny model GLM z 8 zmiennymi. Przeprowadziłem test chi-kwadrat w R, anova(glm.model,test='Chisq')a 2 zmienne okazały się predykcyjne, gdy zamówiono je u góry testu, i nie tak bardzo, gdy zamówiono u dołu. summary(glm.model)Sugeruje, że ich współczynniki są nieznaczne (wysoka wartość p)....
Jaki jest cel funkcji łączenia jako elementu uogólnionego modelu liniowego? Dlaczego tego potrzebujemy? Wikipedia stwierdza: Wygodne może być dopasowanie dziedziny funkcji link do zakresu średniej funkcji dystrybucji Jaka jest zaleta robienia
Zastanawiam się, jakie są różnice między mieszanymi i niezmieszanymi GLM. Na przykład w SPSS menu rozwijane umożliwia użytkownikom dopasowanie: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models I analyze-> mixed models-> generalized linear Czy inaczej radzą sobie z...
Powiedzmy, że badam, jak żonkile reagują na różne warunki glebowe. Zebrałem dane na temat pH gleby w porównaniu do dojrzałej wysokości żonkila. Oczekuję relacji liniowej, więc zaczynam o regresji liniowej. Jednak nie zdawałem sobie sprawy, kiedy rozpocząłem badanie, że populacja zawiera dwie...
Szukam wskazówek, jak interpretować wykresy resztkowe modeli GLM. Szczególnie modele Poissona, ujemne dwumianowe, dwumianowe. Czego możemy oczekiwać od tych wykresów, gdy modele są „poprawne”? (na przykład oczekujemy wzrostu wariancji wraz ze wzrostem przewidywanej wartości, na przykład w przypadku...
Wyobrażam sobie, że im większy współczynnik dla zmiennej, tym większa zdolność modelu do „kołysania się” w tym wymiarze, co zapewnia większą możliwość dopasowania hałasu. Chociaż myślę, że mam rozsądne wyczucie związku między wariancją w modelu a dużymi współczynnikami, nie mam tak dobrego...
Chciałbym regresować wektor B względem każdej kolumny w macierzy A. Jest to trywialne, jeśli nie ma brakujących danych, ale jeśli macierz A zawiera brakujące wartości, to moja regresja w stosunku do A jest ograniczona i obejmuje tylko wiersze, w których wszystkie wartości są obecne (domyślne...
Próbowałem nauczyć się uczenia maszynowego przy użyciu materiału Coursera . W tym wykładzie Andrew Ng wykorzystuje algorytm spadku gradientu do znalezienia współczynników modelu regresji liniowej, które zminimalizują funkcję błędu (funkcję kosztu). Czy do regresji liniowej potrzebujemy spadku...