Вопросы с тегом «generalized-linear-model»

Что означает t valueи Pr(>|t|)когда используется summary()функция на модели линейной регрессии в R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

Кто-нибудь знает, какова формула расстояния Кука? В оригинальной формуле расстояния Кука используются нечеткие невязки, но почему R использует стандартное отклонение. Остатки Пирсона при расчете расстояния Кука для GLM. Я знаю, что для GLM не определены стедентифицированные невязки, но как выглядит формула для вычисления расстояния Кука? Предположим следующий пример: numberofdrugs <- …

11 r  regression  generalized-linear-model  residuals  cooks-distance 

Я пытаюсь смоделировать среднюю интенсивность паразитов, воздействующих на хозяина в R, используя отрицательную биномиальную модель. Я продолжаю получать 50 или более предупреждений, которые говорят: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Как я могу справиться с этим? Мой код выглядит так: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

У меня есть вопрос относительно правильности использования RMSE (среднеквадратичная ошибка) для сравнения различных логистических моделей. Ответ либо, 0либо 1и прогнозы вероятности между 0- 1? Применяется ли приведенный ниже способ и для двоичных ответов? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

Я бегу glms в R (обобщенные линейные модели). Я думал, что знаю значения pvalue - пока не увидел, что вызов сводки для glm не дает вам превосходящего pvalue представителя модели в целом - по крайней мере, не там, где это делают линейные модели. Мне интересно, если это дано как значение …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

Как bayesglm()(в пакете arm R), так и различные функции в пакете MCMCpack нацелены на байесовскую оценку обобщенных линейных моделей, но я не уверен, что они фактически вычисляют одно и то же. Функции MCMCpack используют цепочку Маркова Монте-Карло для получения (зависимой) выборки из задней точки соединения для параметров модели. bayesglm()с другой …

10 bayesian  generalized-linear-model 

Я просто пытаюсь пересчитать с помощью dnorm () логарифмическую вероятность, обеспечиваемую функцией logLik из модели lm (в R). Это работает (почти идеально) для большого количества данных (например, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0, 2) …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

В R«предварительном весе» мы можем glmрегрессировать через параметр весов . Например: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Как это можно сделать в JAGSили BUGSмодели? Я нашел некоторые документы, обсуждающие это, но ни один из них не дает пример. Меня интересуют в основном примеры Пуассона и …

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и для Модели 2. Инкрементная дисперсия, объясненная Моделью …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

У меня есть вопрос, касающийся обобщенных линейных моделей (GLM). Моя зависимая переменная (DV) непрерывна и не является нормальной. Таким образом, я лог преобразовал это (все еще не нормальный, но улучшил это). Я хочу связать DV с двумя категориальными переменными и одной непрерывной ковариабельной. Для этого я хочу провести GLM (я …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram 

R glm и glmnet используют разные алгоритмы. Я замечаю нетривиальные различия между оценочными коэффициентами, когда использую оба. Меня интересует, когда одно является более точным, чем другое, и время, чтобы решить / точность компромисса. В частности, я имею в виду случай, когда в glmnet-й задается значение lambda = 0, оно оценивает …

10 r  generalized-linear-model  glmnet 

Один из способов найти точность модели логистической регрессии с использованием «glm» - это найти график AUC. Как проверить то же самое для регрессионной модели, найденной с переменной непрерывного ответа (family = 'gaussian')? Какие методы используются для проверки соответствия моей регрессионной модели данным?

10 r  regression  generalized-linear-model 

Предположим, у меня есть 10 учеников, каждый из которых пытается решить 20 математических задач. Задачи оцениваются правильно или неправильно (в длинных данных), и результаты каждого учащегося можно суммировать с помощью показателя точности (в подчиненных данных). Модели 1, 2 и 4 ниже дают разные результаты, но я понимаю, что они делают …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Модель регрессии Пуассона с нулевым определяется для выборки как и далее предполагается, что параметры и удовлетворяютY i = { 0 с вероятностью p i + ( 1 - p i ) e - λ i k с вероятностью ( 1 - p i ) e - λ i λ k …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable