Вопросы с тегом «generalized-linear-model»

Мне интересно, имеет ли это значение при интерпретации того, являются ли логически преобразованными только зависимые, как зависимые, так и независимые, или только независимые переменные. Рассмотрим случай log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я могу интерпретировать IV как процентное увеличение, но как это меняется, когда у меня есть log(DV) = …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Я знаю, что чего-то не хватает в моем понимании логистической регрессии, и буду очень признателен за любую помощь. Насколько я понимаю, логистическая регрессия предполагает, что вероятность результата «1» с учетом входных данных представляет собой линейную комбинацию входных данных, пропущенных через обратную логистическую функцию. Это проиллюстрировано в следующем коде R: #create …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

В частности, я хочу знать, есть ли разница между lm(y ~ x1 + x2)и glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Я думаю, что этот конкретный случай glm равен lm. Я ошибся?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm 

Я думаю о построении модели, предсказывающей отношение , где и и . Таким образом, соотношение будет между и .а / бa/ba/ba > 0 b > 0 0 1a ≤ ba≤ba \le bа > 0a>0a > 0б > 0b>0b > 0000111 Я мог бы использовать линейную регрессию, хотя она, естественно, не …

43 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

Этот вопрос является ответом на ответ @Greg Snow на вопрос, который я задал относительно анализа мощности с помощью логистической регрессии и SAS Proc GLMPOWER. Если я планирую эксперимент и проанализирую результаты в факторной логистической регрессии, как я могу использовать симуляцию (и здесь ) для анализа мощности? Вот простой пример, где …

39 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  power-analysis 

Я построил логистическую регрессию, где переменная результата излечивается после получения лечения (по Cureсравнению сNo Cure ). Все пациенты в этом исследовании получали лечение. Мне интересно узнать, связан ли диабет с этим результатом. В R мой вывод по логистической регрессии выглядит следующим образом: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family = …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

Какова цель функции связи как компонента обобщенной линейной модели? Зачем нам это нужно? Википедия утверждает: Может быть удобно сопоставить область функции связи с диапазоном среднего значения функции распределения В чем преимущество этого?

35 regression  generalized-linear-model  link-function  irls 

У меня есть логистическая модель GLM с 8 переменными. Я anova(glm.model,test='Chisq')выполнил тест хи-квадрат в R, и 2 переменные оказываются прогнозирующими, если их упорядочивать в верхней части теста, и не так сильно, когда их упорядочивают в нижней части. Предполагается, summary(glm.model)что их коэффициенты незначительны (высокое значение p). В этом случае кажется, что …

35 r  regression  logistic  statistical-significance  generalized-linear-model 

Мне интересно, в чем различия между смешанными и несмешанными GLM. Например, в SPSS раскрывающееся меню позволяет пользователям выбрать: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Они имеют дело с отсутствующими значениями по-другому? Моя зависимая переменная является двоичной, и у меня есть несколько категориальных и …

34 mixed-model  generalized-linear-model  glmm  gee 

Я ищу рекомендации о том, как интерпретировать остаточные графики моделей GLM. Особенно пуассоновские, отрицательные биномиальные, биномиальные модели. Что мы можем ожидать от этих графиков, когда модели «правильные»? (например, мы ожидаем, что дисперсия будет расти по мере увеличения прогнозируемого значения при работе с моделью Пуассона) Я знаю, что ответы зависят от …

33 generalized-linear-model  diagnostic  residuals 

Возьмем и и предположим, что мы смоделировали задачу прогнозирования y для данного x с использованием логистической регрессии. Когда коэффициенты логистической регрессии могут быть записаны в закрытом виде? y ∈ { 0 , 1 }x ∈ { 0 , 1 }dИкс∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dY∈ { 0 , 1 }Y∈{0,1}y \in \{0,1\} Один …

31 logistic  generalized-linear-model 

Я надеюсь, что кто-то может дать интуитивный обзор того, что такое квазибиномиальное распределение и что оно делает. Меня особенно интересуют эти моменты: Чем квазибиномиал отличается от биномиального распределения. Когда переменная отклика представляет собой пропорцию (примерные значения включают 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), квазибиномиальная модель будет работать в R, а биномиальная модель …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

Этот вопрос был перенесен из Математического стека обмена, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 6 лет назад . Я работаю с большим набором данных (конфиденциально, поэтому я не могу поделиться слишком много), и пришел к выводу, что отрицательный биномиальный регресс будет необходим. Я никогда не проводил …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

В случае простой линейной регрессии вы можете получить оценку наименьших квадратов , что вам не нужно знать чтобы оценитьβ 1 = Σ ( х я - ˉ х ) ( у я - ˉ у )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Предположим, у меня есть , как мне получить …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Может кто-нибудь сказать мне, как интерпретировать графики «остатки против подгонки», «нормальный q-q», «масштаб-местоположение» и «остатки против плеча»? Я подгоняю биномиальный GLM, сохраняю его и затем строю.

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot