W przypadku modelu liniowego możemy uzyskać przyjemną geometryczną interpretację oszacowanego modelu za pomocą OLS: . jest rzutem y na przestrzeń rozpiętą na x, a reszta jest prostopadła do tej przestrzeni rozpiętej na x.y = x β + e r ey= x β+ ey=xβ+ey=x\beta+ey^= x β^+...
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...
Analizowałem niektóre dane przy użyciu liniowego modelowania efektu mieszanego w R. Planuję zrobić plakat z wynikami i zastanawiałem się, czy ktokolwiek doświadczony z modelami efektu mieszanego może zasugerować, które wykresy zastosować w zilustrowaniu wyników Model. Myślałem o wykresach...
Czytałem o obliczaniu wartości w modelach mieszanych i po przeczytaniu FAQ R-sig, innych postów na tym forum (zamieściłem kilka, ale nie mam wystarczającej reputacji) i kilku innych odniesień, rozumiem, że używając Wartości w kontekście modeli mieszanych są skomplikowane.R 2R2R2R^2R2R2R^2 Ostatnio...
Nauczyłem się w statystyce elementarnej, że przy ogólnym modelu liniowym, aby wnioski były ważne, obserwacje muszą być niezależne. Kiedy występuje klastrowanie, niezależność może już nie prowadzić, prowadząc do nieprawidłowego wnioskowania, chyba że zostanie to uwzględnione. Jednym ze sposobów...
Chciałbym wyodrębnić nachylenia dla każdej osoby w modelu z efektem mieszanym, jak opisano w następnym akapicie Modele mieszanych efektów zostały wykorzystane do scharakteryzowania indywidualnych ścieżek zmian w poznawczych miarach podsumowujących, w tym określeń dotyczących wieku, płci i lat...
Jestem stosunkowo nowy w statystyce i byłbym wdzięczny za pomoc w lepszym zrozumieniu tego. W mojej dziedzinie znajduje się powszechnie stosowany model formularza: P.t= Po( Vt)αPt=Po(Vt)αP_t = P_o(V_t)^\alpha Kiedy ludzie dopasowują model do danych, zwykle linearyzują go i dopasowują do...
Przeglądam artykuł na temat zapylania, w którym dane są dystrybuowane dwumianowo (owoce dojrzewają lub nie). Użyłem więc glmerz jednym losowym efektem (pojedyncza roślina) i jednym stałym efektem (leczenie). Recenzent chce wiedzieć, czy roślina miała wpływ na zbiór owoców - ale mam problem z...
W Strategii modelowania regresji autorstwa Harrella (druga edycja) znajduje się sekcja (S. 20.1.7) omawiająca modele Coxa, w tym interakcję między zmienną towarzyszącą, której główny wpływ na przeżycie chcemy również oszacować (wiek w przykładzie poniżej) i zmienna towarzysząca, której głównego...
Żenująco proste pytanie - ale wydaje się, że nie zostało wcześniej zadane w Cross Validated: Jaka jest definicja modelu regresji? Także pytanie pomocnicze, Co to nie jest model regresji? Jeśli chodzi o to drugie, interesują mnie trudne przykłady, w których odpowiedź nie jest od razu...
Widzę w różnych miejscach wspomniane, że ANOVA dokonuje oszacowania za pomocą metody momentów. Twierdzenie to wprawia mnie w zakłopotanie, ponieważ chociaż nie znam metody momentów, rozumiem, że jest to coś innego niż metoda największego prawdopodobieństwa i nie jest ona równoważna; z drugiej...
Czytałem o tym, czym jest cenzura i jak należy ją uwzględnić w analizie przeżycia, ale chciałbym usłyszeć jej mniej matematyczną definicję i bardziej intuicyjną definicję (zdjęcia byłyby świetne!). Czy ktoś może mi wyjaśnić 1) cenzurę i 2) w jaki sposób wpływa to na krzywe Kaplana-Meiera i regresję...
Wiem, że tradycyjne modele statystyczne, takie jak regresja Cox Proportional Hazards i niektóre modele Kaplana-Meiera, można wykorzystać do przewidywania dni do następnego wystąpienia zdarzenia, np. Niepowodzenia itp., Czyli analizy przeżycia pytania W jaki sposób można zastosować wersję...
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...
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę...
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...
Przesłanka: to może być głupie pytanie. Znam tylko stwierdzenia o właściwościach asymptotycznych MLE, ale nigdy nie badałem dowodów. Gdybym to zrobił, może nie zadawałbym tych pytań, a może zdałbym sobie sprawę, że te pytania nie mają sensu ... więc spokojnie. Często widziałem stwierdzenia, które...
Które problemy z sekwencyjnym wejściem są najbardziej odpowiednie dla każdego? Czy wymiar wejściowy określa, które z nich jest lepsze? Czy problemy wymagające „dłuższej pamięci” lepiej pasują do RNN LSTM, podczas gdy problemy z cyklicznymi wzorcami wprowadzania danych (giełda, pogoda) są łatwiejsze...
Douglas Bates twierdzi, że następujące modele są równoważne „jeśli macierz wariancji-kowariancji dla efektów losowych o wartościach wektorowych ma specjalną formę, zwaną symetrią złożoną” ( slajd 91 w tej prezentacji ): m1 <- lmer(y ~ factor + (0 + factor|group), data) m2 <- lmer(y ~ factor...
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...