Вопросы с тегом «generalized-linear-model»

У меня есть данные из следующего экспериментального плана: мои наблюдения - это подсчет числа успехов ( K) из соответствующего числа испытаний ( N), измеренных для двух групп, каждая из которых состоит из Iиндивидуумов, из Tобработок, где в каждой такой комбинации факторов есть Rповторения , Таким образом, в целом у меня …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

У меня есть набор данных около 5000 функций. Для этих данных я сначала использовал тест Chi Square для выбора функции; после этого я получил около 1500 переменных, которые показали связь значимости с переменной отклика. Теперь мне нужно приспособить логистическую регрессию к этому. Я использую пакет glmulti для R (пакет glmulti …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

По умолчанию, когда мы используем glmфункцию в R, она использует метод итеративно перевешиваемых наименьших квадратов (IWLS), чтобы найти оценку максимального правдоподобия параметров. Теперь у меня есть два вопроса. Гарантируют ли оценки IWLS глобальный максимум функции правдоподобия? Основываясь на последнем слайде в этой презентации, я думаю, что нет! Я просто хотел …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

У меня есть эти данные: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Я провел пуассоновскую регрессию poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") И отрицательная биноминальная регрессия: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Затем я рассчитал для …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

На странице 232 «Компаньон R в прикладной регрессии» записка Фокса и Вейсберга Только семейство Гауссов имеет постоянную дисперсию, а во всех других GLM условная дисперсия y в зависит отИксИкс\bf{x}μ ( х )μ(Икс)\mu(x) Ранее они отмечали, что условная дисперсия Пуассона равна а дисперсия бинома - .μμ\muμ(1−μ)Nμ(1−μ)N\frac{\mu(1-\mu)}{N} Для гауссиана это знакомое и …

9 logistic  generalized-linear-model 

Я получаю огромные коэффициенты во время логистической регрессии, смотрите коэффициенты с krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

При непрерывных данных линейная регрессия Y=β1+β2X2+uYзнак равноβ1+β2Икс2+UY=\beta_1+\beta_2X_2+u предполагает, что член ошибки распределен N (0, σ2σ2\sigma^2 ) 1) Предполагаем ли мы, что Var (Y | x) также ~ N (0, σ2σ2\sigma^2 )? 2) Что это за распределение ошибок в логистической регрессии? Когда данные представлены в виде 1 записи на случай, где …

9 logistic  generalized-linear-model 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Следующий код PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = "response", se.fit = TRUE) …

9 r  generalized-linear-model  count-data  zero-inflation 

В настоящее время я работаю над серией моделей временных рядов Пуассона, пытаясь оценить влияние изменения в том, как были получены подсчеты (переключение с одного диагностического теста на другой), в то же время контролируя другие тренды во времени (скажем, общее увеличение заболеваемость). У меня есть данные для разных сайтов. Хотя я …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model 

Я читаю A. Agresti (2007), Введение в категориальный анализ данных , 2-е. редакция, и я не уверен, правильно ли я понимаю этот параграф (с.106, 4.2.1) (хотя это должно быть легко): В Таблице 3.1, посвященной храпу и сердечным заболеваниям в предыдущей главе, 254 пациента сообщали о храпе каждую ночь, из которых …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Я знаю, что это, вероятно, основной вопрос ... Но я, кажется, не могу найти ответ. Я подгоняю GLM к семейству Пуассонов, а затем попытался взглянуть на прогнозы, однако смещение, похоже, принимается во внимание: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, type="response") Я получаю случаи, а не ставки ... Я пробовал …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset 

В чем разница между моделью GLM (логистическая регрессия) с бинарной переменной отклика, которая включает субъект и время в качестве ковариат, и аналогичной моделью GEE, которая учитывает корреляцию между измерениями в нескольких временных точках? Мой GLM выглядит так: Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) с …

9 generalized-linear-model  gee 

Если в таблице сопряженности есть 0, и мы подгоняем вложенные модели Пуассона / логлинеарности (используя glmфункцию R ) для теста отношения правдоподобия, нужно ли корректировать данные до подбора моделей glm (например, добавить 1/2 ко всем на счет)? Очевидно, что некоторые параметры не могут быть оценены без некоторой корректировки, но как …

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

У меня есть две модели логистической регрессии в R, сделанные с glm(). Они оба используют одни и те же переменные, но были созданы с использованием разных подмножеств матрицы. Есть ли простой способ получить среднюю модель, которая дает средние значения коэффициентов, а затем использовать ее с функцией предиката ()? [извините, если …

9 r  generalized-linear-model