Вопросы с тегом «generalized-linear-model»

Я использую пакет robustbase для запуска оценки glm. Однако, когда я делаю это, я получаю следующую ошибку: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 Что это значит / указывает? И как я могу это отладить? PS. Если вам понадобится что-нибудь …

29 r  generalized-linear-model  robust 

Я нашел формулу для псевдо в книге Расширение линейной модели с помощью R, Джулиан Дж. Фарауэй (стр. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Это общая формула для псевдо R2R2R^2 для GLM?

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я запускаю GEE на 3-уровневых несбалансированных данных, используя ссылку logit. Как это отличается (с точки зрения выводов, которые я могу сделать, и значения коэффициентов) от GLM со смешанными эффектами (GLMM) и логит-связью? Более подробно: наблюдения представляют собой одиночные испытания Бернулли. Они сгруппированы в классы и школы. Используя R. Casewise, опущение …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

Предпосылка это цитата из виньетки R пакета betareg1 . Более того, модель разделяет некоторые свойства (такие как линейный предиктор, функция связи, параметр дисперсии) с обобщенными линейными моделями (GLM; McCullagh and Nelder 1989), но это не частный случай этой структуры (даже для фиксированной дисперсии) ) Этот ответ также намекает на тот …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

У меня есть вопрос относительно отрицательной биномиальной регрессии: предположим, что у вас есть следующие команды: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Обратите внимание, что автомобили - это набор данных, который доступен в R, и мне все равно, имеет ли эта модель смысл.) То, что я хотел бы знать: как я могу …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

В настоящее время я пытаюсь найти подходящую модель для сложных данных подсчета (зависимая переменная). Я пробовал различные модели (модели смешанных эффектов необходимы для моего вида данных), такие как lmerи lme4(с лог-преобразованием), а также обобщенные линейные модели смешанных эффектов с различными семействами, такими как гауссовский или отрицательный бином. Тем не менее, …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

Вот немного предыстории о моей ситуации: мои данные относятся к количеству добычи, успешно съеденной хищником. Поскольку число жертв ограничено (25 доступно) в каждом испытании, у меня был столбец «Образец», представляющий количество доступных жертв (то есть, 25 в каждом испытании), и еще один, названный «Счет», который был числом успеха ( сколько …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

Я пытаюсь согласовать данные с GLM (регрессия Пуассона) в R. Когда я построил графики остатков и подгоночных значений, график создал несколько (почти линейных с небольшой вогнутой кривой) «линий». Что это значит? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

У меня есть вопрос о семантике, о котором я хотел бы узнать мнение коллег-статистиков. Мы знаем, что такие модели, как логистика, Пуассон и т. Д. Подпадают под действие обобщенных линейных моделей. Модель включает в себя нелинейные функции параметров, которые, в свою очередь, могут быть смоделированы с использованием структуры линейной модели …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Я видел два типа формулировок логистических потерь. Мы можем легко показать, что они идентичны, единственное отличие - это определение метки .yyy Формулировка / обозначения 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) где , где логистическая функция отображает действительное число в интервал 0,1.p=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac 1 {1+\exp(-\beta^Tx)}βTxβTx\beta^T x Формулировка / обозначение 2, :y∈{−1,+1}y∈{−1,+1}y …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

Я ищу расширенное тематическое исследование линейной регрессии, иллюстрирующее шаги, необходимые для моделирования сложных, множественных нелинейных отношений с использованием GLM или OLS. На удивление трудно найти ресурсы, выходящие за рамки базовых школьных примеров: большинство книг, которые я прочитал, не пойдет дальше, чем лог-преобразование ответа в сочетании с BoxCox одного предиктора или …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Я хотел бы соответствовать линейной модели (лм), где дисперсия остатков явно зависит от объясняющей переменной. Я знаю, как это сделать, используя glm с семейством Gamma для моделирования дисперсии, а затем поместив ее обратно в веса в функции lm (пример: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) Я размышлял: Это единственная техника? Какие еще подходы …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

Я понимаю, что критерий Вальда для коэффициентов регрессии основан на следующем свойстве, которое выполняется асимптотически (например, Вассерман (2006): Вся статистика , стр. 153, 214-215): Где обозначает предполагаемый коэффициент регрессии, обозначает стандартную ошибку коэффициента регрессии, а представляет собой интересующее значение ( обычно равно 0, чтобы проверить, является ли коэффициент значительно отличается …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной, скажем, для регрессии Пуассона? Как насчет биномиальной регрессии (например, логита или пробита), когда существует более двух отдельных …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable