Вопросы с тегом «generalized-linear-model»

Я пытаюсь сделать макет для себя, когда уместно использовать тип регрессии (геометрический, пуассоновский, отрицательный бином) с данными счета в рамках GLM (только 3 из 8 распределений GLM используются для данных счета, хотя большая часть того, что Я читал центры вокруг отрицательных биномиальных и пуассоновских распределений). Когда использовать данные Пуассона против …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 5 лет назад . У меня есть вопрос, касающийся интерпретации параметров для GLM с гамма-распределенной зависимой переменной. Вот что R возвращает для моего GLM с лог-ссылкой: Call: glm(formula = income ~ height + …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Пуассоновская регрессия - это GLM с функцией log-link. Альтернативный способ моделирования данных с ненормально распределенным счетчиком - это предварительная обработка путем взятия журнала (или, скорее, журнала (1 + счет) для обработки 0). Если вы выполняете регрессию методом наименьших квадратов в ответах на количество журналов, связано ли это с регрессией Пуассона? …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Я пытаюсь приспособить обобщенные линейные модели к некоторым наборам данных подсчета, которые могут быть или не быть перераспределены. Здесь применимы два канонических распределения: Пуассон и Отрицательный бином (Негбин) с EV и дисперсией.μμ\mu Вгп= μВaрпзнак равноμVar_P = \mu ВгNВ= μ + μ2θВaрNВзнак равноμ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} которые могут быть установлены …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

У меня есть следующий результат от запуска функции GLM. Как я могу интерпретировать следующие значения: Нулевое отклонение Остаточное отклонение AIC Они имеют какое-то отношение к совершенству? Могу ли я рассчитать некоторую степень достоверности соответствия по этим результатам, таким как R-квадрат или любая другая мера? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Я имею дело с байесовской иерархической линейной моделью , здесь описывается сеть. представляет ежедневные продажи продукта в супермаркете (наблюдается).YYY - известная матрица регрессоров, включая цены, акции, день недели, погоду, праздники.XXX - неизвестный уровень скрытого запаса каждого продукта, который вызывает большинство проблем и который я считаю вектором двоичных переменных, по одному …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

У нас много хороших дискуссий по поводу идеального разделения в логистической регрессии. Например, логистическая регрессия в R привела к идеальному разделению (феномен Хаука-Доннера). Что теперь? и модель логистической регрессии не сходится . Лично я все еще чувствую, что это не интуитивно понятно, почему это будет проблемой и почему добавление регуляризации …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

У меня есть некоторые данные в [0,1], которые я хотел бы проанализировать с помощью бета-регрессии. Конечно, что-то нужно сделать, чтобы приспособить значения 0,1. Мне не нравится изменять данные, чтобы соответствовать модели. Кроме того, я не верю, что нулевая и 1 инфляция - это хорошая идея, потому что я считаю, что …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Есть ли (более сильная?) Альтернатива квадратному корню арксин для преобразования процент / пропорция? В наборе данных, над которым я сейчас работаю, заметная гетероскедастичность сохраняется после того, как я применяю это преобразование, то есть график зависимости остатков от подгоночных значений все еще очень ромбовидный. Отредактировано, чтобы отвечать на комментарии: данные представляют …

20 data-transformation  generalized-linear-model  heteroscedasticity 

Я использую R и анализирую свои данные с помощью GLM с биноминальной ссылкой. Я хочу знать, что означает перехват в выходной таблице. Перехват для одной из моих моделей существенно отличается, однако переменная - нет. Что это значит? Что такое перехват? Я не знаю, просто ли я запутываю себя, но, обыскав …

20 r  generalized-linear-model 

У меня есть таблица данных T1, которая содержит почти тысячу переменных (V1) и около 200 миллионов точек данных. Данные редки, и большинство записей - NA. Каждый пункт данных имеет уникальный идентификатор и пару дат, чтобы отличить его от другого. У меня есть другая таблица T2, которая содержит отдельный набор переменных …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

Это кажется таким элементарным, но я всегда застреваю на этом этапе ... Большинство данных, с которыми я имею дело, являются ненормальными, и большинство анализов основано на структуре GLM. Для моего текущего анализа у меня есть переменная ответа, которая является "скоростью ходьбы" (метры в минуту). Мне легко определить, что я не …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

У меня есть график остаточных значений линейной модели в зависимости от подогнанных значений, где гетероскедастичность очень ясна. Однако я не уверен, как мне поступить сейчас, потому что, насколько я понимаю, эта гетероскедастичность делает мою линейную модель недействительной. (Это правильно?) Используйте надежную линейную аппроксимацию, используя rlm()функцию MASSпакета, потому что он явно …

19 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  lm 

Мне нужны некоторые советы относительно двух основных дилемм в моем исследовании, которое представляет собой исследование трех крупных фармацевтических препаратов и инноваций. Количество патентов в год является зависимой переменной. Мои вопросы Каковы наиболее важные критерии для хорошей модели? Что более / менее важно? Это то, что большинство или все переменные будут …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Почему использование метода Ньютона для оптимизации логистической регрессии называется итеративным пересчитанным методом наименьших квадратов? Это кажется мне неясным, потому что логистическая потеря и потеря наименьших квадратов - совершенно разные вещи.

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring