O ile wiem, krzywoliniowa jest zdefiniowana niejasno, ale oznacza to samo co nieliniowa . Czy to jest poprawne? Czy też krzywoliniowa ma wyraźną
Jestem użytkownikiem bardziej zaznajomionym z R. Próbowałem oszacować losowe zbocza (współczynniki selekcji) dla około 35 osobników w ciągu 5 lat dla czterech zmiennych siedlisk. Zmienna odpowiedzi określa, czy lokalizacja była siedliskiem „używanym” (1), czy „dostępnym” (0) („używaj”...
Opracowuję model regresji logistycznej oparty na danych retrospektywnych z krajowej bazy danych dotyczących urazów głowy w Wielkiej Brytanii. Kluczowym rezultatem jest 30-dniowa śmiertelność (oznaczona jako miara „przetrwania”). Inne miary z opublikowanymi dowodami znaczącego wpływu na wyniki...
Omówienie pytania Ostrzeżenie: To pytanie wymaga wielu ustawień. Proszę o wyrozumiałość. Mój kolega i ja pracujemy nad projektem eksperymentu. Projekt musi obejść wiele ograniczeń, które wymienię poniżej. Opracowałem projekt, który spełnia ograniczenia i daje nam obiektywne oceny naszych efektów...
Czy ktoś może wyjaśnić różnicę między modelem mieszanym a analizą regresji liniowej? (Mam bardzo ograniczoną wiedzę na temat
Podczas modelowania zliczania danych z badań eksperymentalnych przy użyciu eksperymentu wewnątrz przedmiotu napotkałem szereg praktycznych pytań. Krótko opisuję eksperyment, dane i to, co do tej pory zrobiłem, a następnie moje pytania. Cztery różne filmy pokazano sekwencyjnie grupie respondentów....
TL; DR: lme4optymalizacja wydaje się domyślnie liniowa pod względem liczby parametrów modelu i jest znacznie wolniejsza niż równoważny glmmodel ze zmiennymi fikcyjnymi dla grup. Czy mogę coś przyspieszyć? Próbuję dopasować dość duży hierarchiczny model logit (~ 50 000 wierszy, 100 kolumn, 50...
Chciałbym stworzyć dane dotyczące przeżycia zabawki (czas do zdarzenia), które są odpowiednio cenzurowane i podążają za pewnym rozkładem z proporcjonalnymi zagrożeniami i stałym ryzykiem podstawowym. Utworzyłem dane w następujący sposób, ale nie jestem w stanie uzyskać szacunkowych współczynników...
Czytałem, że regresję grzbietu można osiągnąć, po prostu dodając wiersze danych do oryginalnej macierzy danych, gdzie każdy wiersz jest konstruowany przy użyciu 0 dla zmiennych zależnych i pierwiastka kwadratowego kkk lub zero dla zmiennych niezależnych. Następnie dodaje się jeden dodatkowy wiersz...
Uczę się regresji liniowej za pomocą Wstępu do analizy regresji liniowej autorstwa Montgomery'ego, Pecka i Vininga . Chciałbym wybrać projekt analizy danych. Naiwnie uważam, że regresja liniowa jest odpowiednia tylko wtedy, gdy podejrzewa się, że istnieją liniowe zależności funkcjonalne między...
W klasycznym modelu mediacji mamy ścieżki pokazane na poniższym schemacie , w którym pierwszym krokiem badania pośredniczącego działania M między X i Y jest to, że X jest znacząco skorelowany z Y (jak pokazano w panelu A na rysunku). Jednak wpadłem do sytuacji, w której ścieżki A i ścieżka b...
Jakie jest znaczenie rozróżnienia między modelami liniowymi i nieliniowymi? Pytanie Nieliniowy vs. uogólniony model liniowy: jak odnosisz się do regresji logistycznej, Poissona itp.? a jego odpowiedzią było niezwykle pomocne wyjaśnienie liniowości / nieliniowości uogólnionych modeli liniowych....
W modelowaniu wielopoziomowym korelacja wewnątrzklasowa jest często obliczana na podstawie analizy ANOVA z efektami losowymi yI j= γ00+ ujot+ ejajyjajot=γ00+ujot+mijajot y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} gdzie to poziomu 2, a to reszty poziomu 1. Następnie otrzymujemy oszacowania, i dla...
Od jakiegoś czasu używam modeli liniowych do wykonywania 2-próbnych testów proporcji, ale zdałem sobie sprawę, że to może nie być całkowicie poprawne. Wygląda na to, że zastosowanie uogólnionego modelu liniowego z dwumianową rodziną + łącze tożsamości daje dokładnie niepowiązane wyniki testu...
Czytam tutaj artykuł z Wikipedii na temat modeli statystycznych i jestem nieco zaniepokojony znaczeniem „nieparametrycznych modeli statystycznych”, a konkretnie: Model statystyczny jest nieparametryczny, jeśli zestaw parametrów ma nieskończony wymiar. Model statystyczny jest semiparametryczny,...
Chciałbym uzyskać 95% przedziały ufności dla prognoz nieliniowego nlmemodelu mieszanego . Ponieważ nie ma w tym celu standardu nlme, zastanawiałem się, czy słuszne jest zastosowanie metody „przedziałów prognozowania populacji”, jak opisano w rozdziale książki Bena Bolkera w kontekście modeli...
Po roku nauki w szkole, moje rozumienie „ważonych najmniejszych kwadratów” jest następujące: niech , będzie jakaś macierzą projektową, \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p być wektorem parametrów, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n być wektorem błędu takim, że \ boldsymbol \ epsilon...
Mam zestaw danych składający się z proporcji, które mierzą „poziom aktywności” poszczególnych kijanek, dzięki czemu wartości są powiązane od 0 do 1. Dane te zostały zebrane przez zliczenie liczby ruchów danej osoby w określonym przedziale czasu (1 dla ruchu, 0 za brak ruchu), a następnie uśrednia...
Oto mały przykład: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Teraz z base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500...
Czy to źle, że splajny są dostępne tylko w modelach GAM, a nie w modelach GLM? Słyszałem to jakiś czas temu i zastanawiam się, czy to tylko nieporozumienie, czy też ma w tym trochę prawdy. Oto