Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób:
Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób:
Obecnie mam problem ze zrozumieniem składni R dla dopasowania GLM przy użyciu rozkładu gamma. Mam zestaw danych, w którym każdy wiersz zawiera 3 współzmienne ( ), zmienną odpowiedzi ( ) i parametr kształtu ( ). Chcę modelować skalę rozkładu gamma jako funkcję liniową 3 zmiennych towarzyszących,...
To pytanie nie dotyczy konkretnie R, ale postanowiłem Rto zilustrować. Rozważ kod do tworzenia pasm ufności wokół (normalnej) linii qq: library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Szukam wyjaśnienia (lub alternatywnego linku do dokumentu...
Dlaczego regresja liniowa i model uogólniony mają niespójne założenia? W regresji liniowej zakładamy, że reszta pochodzi z gaussowskiego W innych regresjach (regresja logistyczna, regresja trucizny) zakładamy, że odpowiedź pochodzi z pewnego rozkładu (dwumianowy, pozycyjny itp.). Dlaczego...
Jako część danych wyjściowych uogólnionego modelu liniowego do oceny modelu wykorzystywane są odchylenie zerowe i rezydualne. Często widzę formuły dla tych wielkości wyrażone jako prawdopodobieństwo dziennika modelu nasyconego, na przykład: /stats//a/113022/22199 , Regresja logistyczna: jak uzyskać...
Jeśli zmienna czynnikowa (np. Płeć o poziomach M i F) jest używana we wzorze glm, tworzone są zmienne zmienne, które można znaleźć w podsumowaniu modelu glm wraz z powiązanymi z nimi współczynnikami (np. Płeć) Jeśli zamiast polegać na R w celu podzielenia współczynnika w ten sposób, czynnik jest...
Prawdopodobnie bardzo podstawowe pytanie dotyczące wieloczynnikowej ANOVA. Załóżmy dwustronny projekt, w którym testujemy zarówno główne efekty A, B, jak i interakcję A: B. Podczas testowania głównego efektu dla A z typem I SS, efekt SS jest obliczany jako różnica , gdzie jest sumą błędu...
O ile mi wiadomo, różnica między modelem logistycznym a modelem odpowiedzi ułamkowej (frm) polega na tym, że zmienna zależna (Y), w której frm wynosi [0,1], ale logistyka to {0, 1}. Ponadto, frm używa estymatora quasi-prawdopodobieństwa do określenia jego parametrów. Zwykle możemy użyć glmdo...
Tło: Staram się śledzić ocenę Princeton dotyczącą oszacowania MLE dla GLM . I zrozumieć podstawy szacowania MLE: likelihood, score, obserwowane i oczekiwane Fisher informationi Fisher scoringtechnika. I wiem, jak uzasadnić prostą regresję liniową estymacją MLE . Pytanie: Nie rozumiem nawet...
Poniższe wykresy są resztkowymi wykresami rozproszenia testu regresji, dla których z pewnością spełnione zostały już założenia dotyczące „normalności”, „homoscedastyczności” i „niezależności”! Do testowania założenia „liniowości” , chociaż patrząc na wykresy, można domyślić się, że związek jest...
Szukam porad i komentarzy dotyczących analizy wskaźników i stawek. W dziedzinie, w której pracuję, analiza wskaźników jest powszechna, ale przeczytałem kilka artykułów, które sugerują, że może to być problematyczne, myślę o: Kronmal, Richard A. 1993. Ponownie zbadano fałszywą korelację i...
Moje przewidywania pochodzące z modelu regresji logistycznej (glm w R) nie są ograniczone od 0 do 1, jak bym się spodziewał. Rozumiem, że regresja logistyczna polega na tym, że parametry wejściowe i modelowe są łączone liniowo, a odpowiedź jest przekształcana w prawdopodobieństwo za pomocą funkcji...
W Ristnieją trzy sposoby, aby sformatować dane wejściowe dla regresji logistycznej z wykorzystaniem glmfunkcji: Dane mogą być w formacie „binarnym” dla każdej obserwacji (np. Y = 0 lub 1 dla każdej obserwacji); Dane mogą być w formacie „Wilkinson-Rogers” (np. y = cbind(success, failure)), Przy...
Dyskutowałem na ten temat z kilkoma członkami laboratorium i poszliśmy do kilku źródeł, ale wciąż nie do końca mamy odpowiedź: Kiedy mówimy, że GLM ma rodzinę Poissona , powiedzmy, czy mówimy o rozkładzie reszt lub zmiennej odpowiedzi? Punkty sporne Czytając ten artykuł, stwierdza się, że...
Rozważmy ten hipotetyczny zestaw danych: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <-...
Nie mam żadnego tła z matematyki, ale rozumiem, jak działa prosty Perceptron i myślę, że rozumiem pojęcie hiperpłaszczyzny (wyobrażam sobie to geometrycznie jako płaszczyznę w przestrzeni 3D, która oddziela dwie chmury punktów, tak jak linia dzieli się dwie chmury punktów w przestrzeni 2D). Ale...
Przeprowadziłem glm.nb przez glm1<-glm.nb(x~factor(group)) gdzie grupa jest kategorialna, a x jest zmienną metryczną. Kiedy próbuję uzyskać podsumowanie wyników, otrzymuję nieco inne wyniki, w zależności od tego, czy używam summary()lub summary.glm. summary(glm1)daje mi ... Coefficients:...
Często diagnozowałem moje dane wielowymiarowe za pomocą PCA (dane omiczne z setkami tysięcy zmiennych i dziesiątkami lub setkami próbek). Dane często pochodzą z eksperymentów z kilkoma kategorycznymi zmiennymi niezależnymi definiującymi niektóre grupy, i często muszę przejść przez kilka składników,...
Przeczytałem kilka wyjaśnień na temat właściwości modeli liniowych vs nieliniowych, ale czasami nie jestem pewien, czy model pod ręką jest liniowy czy nieliniowy. Na przykład, czy następujący model jest liniowy czy nieliniowy? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 +...
Z moich wyników wynika, że GLM Gamma spełnia większość założeń, ale czy jest to opłacalne ulepszenie w stosunku do transformowanego logarytmicznie LM? Większość literatury, którą znalazłem, dotyczyła Poissona lub dwumianowego GLM. Uważam, że artykuł OCENA OGÓLNYCH ZAŁOŻEŃ MODELI LINIOWYCH Z...