To pytanie zostało przeniesione z Mathematics Stack Exchange, ponieważ można na nie odpowiedzieć podczas weryfikacji krzyżowej. Migrował 6 lat temu . Studiowałem model Cox Proporcjonalnych Zagrożeń i to pytanie jest przerzucone w większości tekstów. Cox zaproponował...
Jestem trochę zdezorientowany co do zalet mieszanych modeli w zakresie modelowania predykcyjnego. Ponieważ modele predykcyjne mają zwykle przewidywać wartości wcześniej nieznanych obserwacji, wydaje mi się oczywiste, że jedynym sposobem, w jaki model mieszany może być użyteczny, jest jego zdolność...
Mam pytanie dotyczące semantyki, na które chciałbym poznać opinie innych statystyk. Wiemy, że modele takie jak logistyka, Poisson itp. Mieszczą się w zasięgu uogólnionych modeli liniowych. Model zawiera nieliniowe funkcje parametrów, które z kolei mogą być modelowane przy użyciu szkieletu modelu...
I zostały pominie ten przegląd lm / lmer formuł R od @conjugateprior i irytować się według następującego wpisu: Załóżmy teraz, że A jest losowy, ale B jest stały, a B jest zagnieżdżony w A. aov(Y ~ B + Error(A/B), data=d) Poniżej przedstawiono analogiczną formułę modelu mieszanego lmer(Y ~ B...
Widziałem dwa rodzaje formuł logistycznych strat. Możemy łatwo pokazać, że są identyczne, jedyną różnicą jest definicja etykiety yyy . Formułowanie / notacja 1, y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\}
Zastanawiam się, czy istnieją metody obliczania wielkości próby w modelach mieszanych? Używam lmerw R, aby dopasować modele (mam losowe zbocza i
Chciałbym dopasować model liniowy (lm), w którym wariancja reszt jest wyraźnie zależna od zmiennej objaśniającej. Wiem, że to robię, używając glm z rodziną Gamma do modelowania wariancji, a następnie umieść odwrotność w wagach funkcji lm (przykład: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf...
Rozumiem, że test Walda dla współczynników regresji oparta jest na następujących nieruchomości, które posiada asymptotycznie (np Wasserman (2006): Wszystko statystyk , stron 153, 214-215): gdzieβoznacza oszacowany współczynnik regresji,^se(β)oznacza błąd standardowy współczynnik regresji iβ0jest...
Jestem trochę zdezorientowany, jakie są założenia regresji liniowej. Do tej pory sprawdziłem, czy: wszystkie zmienne objaśniające korelowały liniowo ze zmienną odpowiedzi. (Tak było) między zmiennymi objaśniającymi była jakakolwiek kolinearność. (była niewielka kolinearność). odległości Cooka od...
Jako prequel pytania o modele mieszane liniowo w R i jako odniesienie dla początkujących / średniozaawansowanych miłośników statystyki, postanowiłem opublikować jako niezależny styl „pytania i odpowiedzi” kroki związane z „ręcznym” obliczeniem współczynniki i przewidywane wartości prostej regresji...
Obecnie przeglądam „Bayesian Reasoning and Machine Learning” Davida Barbera i jest to niezwykle dobrze napisana i wciągająca książka do nauki podstaw. Więc pytanie do kogoś, kto już to zrobił. Jaki zestaw książek powinienem przejrzeć po tym, jak opanuję większość pojęć z fryzjera...
Szukam zaawansowanego studium przypadku regresji liniowej ilustrującego kroki wymagane do modelowania złożonych, wielu nieliniowych zależności za pomocą GLM lub OLS. Zaskakująco trudno jest znaleźć zasoby wykraczające poza podstawowe przykłady szkolne: większość książek, które przeczytałem, nie...
(AKTUALIZACJA: Zagłębiłem się w to i opublikowałem wyniki tutaj ) Lista nazwanych testów statystycznych jest ogromna. Wiele powszechnych testów opiera się na wnioskowaniu z prostych modeli liniowych, np. Test t dla jednej próbki to po prostu y = β + ε, który jest testowany względem modelu zerowego...
Przeprowadziliśmy regresję logistyczną efektów mieszanych przy użyciu następującej składni; # fit model fm0 <- glmer(GoalEncoding ~ 1 + Group + (1|Subject) + (1|Item), exp0, family = binomial(link="logit")) # model output summary(fm0) Przedmiot i przedmiot to efekty losowe. Otrzymujemy...
Jak zwykle porównywane są (liniowe) modele efektów mieszanych? Wiem, że można zastosować testy współczynnika prawdopodobieństwa, ale to nie działa, jeśli jeden model nie jest „podzbiorem” drugiego, prawda? Czy oszacowanie modeli df jest zawsze proste? Szacowana liczba stałych efektów + liczba...
Nie jestem nawet pewien, czy pytanie ma sens, ale wydaje mi się, że widziałem kilka tytułów artykułów, w których zaproponowano losowy las z losowymi efektami. Czy jest to możliwe w
Próbuję dopasować uogólnione modele liniowe do niektórych zestawów danych zliczania, które mogą być rozproszone lub nie. Dwa obowiązujące tutaj rozkłady kanoniczne to Poisson i ujemny dwumianowy (Negbin), z EV i wariancjąμμ\mu V.rP.= μVarP=μVar_P = \mu V.rN.b= μ + μ2)θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu +...
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy...
Regresja Poissona jest GLM z funkcją log-link. Alternatywnym sposobem modelowania danych liczbowych o rozkładzie innym niż normalny jest przetwarzanie wstępne, biorąc dziennik (a raczej dziennik (1 + liczba) do obsługi zer). Jeśli wykonasz regresję metodą najmniejszych kwadratów w odpowiedziach na...
Mam eksperyment z powtarzanymi pomiarami, w którym zmienna zależna jest procentem, i mam wiele czynników jako zmienne niezależne. Chciałbym użyć glmerpakietu R, lme4aby potraktować go jako problem z regresją logistyczną (poprzez określenie family=binomial), ponieważ wydaje się, że bezpośrednio...