Вопросы с тегом «generalized-linear-model»

Я хотел бы использовать данные подсчета в качестве ковариат при подборе модели логистической регрессии. Мой вопрос: Нарушаю ли я какое-либо предположение о логистической (и, в целом, об обобщенной линейной) модели, используя в качестве независимых переменных неотрицательные целочисленные переменные? Я нашел много ссылок в литературе относительно использования данных подсчета в качестве …

14 generalized-linear-model  count-data 

Я использую Spotfire (S ++) для статистического анализа в моем проекте, и мне приходится выполнять многочленную логистическую регрессию для большого набора данных. Я знаю, что лучшим алгоритмом был бы mlogit, но, к сожалению, он не доступен в s ++. Тем не менее, у меня есть возможность использовать алгоритм GLM для …

14 generalized-linear-model  logistic 

Как часть вывода обобщенной линейной модели, нулевое и остаточное отклонение используются для оценки модели. Я часто вижу формулы для этих величин, выраженные в виде логарифмической вероятности насыщенной модели, например: /stats//a/113022/22199 , Логистическая регрессия: как получить насыщенную модель Насколько я понимаю, насыщенная модель - это модель, которая идеально соответствует наблюдаемой реакции. …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Меня очень смущает то, как вес работает в glm с family = "binomial". В моем понимании вероятность появления glm с family = "binomial" определяется следующим образом: где - «доля наблюдаемого успеха», а n - известное количество испытаний.е( у) = ( пп у) рп у( 1 - р )n ( 1 …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

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 5 лет назад . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: Min …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

Мне было просто интересно, если в регрессии Пуассона есть ошибка? Может ли регрессия Пуассона иметь случайные эффекты и ошибочный член? Я запутался в этом вопросе. В логистической регрессии нет термина ошибки, потому что ваша переменная результата является двоичной. Это единственная модель glm, у которой нет остаточного члена?

14 regression  mixed-model  generalized-linear-model  poisson-regression 

Я сделал обобщенную линейную модель с одной переменной ответа (непрерывной / нормально распределенной) и 4 пояснительными переменными (3 из которых являются факторами, а четвертая - целым числом). Я использовал распределение ошибок по Гауссу с функцией тождественной связи. В настоящее время я проверяю, что модель удовлетворяет предположениям обобщенной линейной модели, а …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

В настоящее время у меня проблема с пониманием синтаксиса R для подгонки GLM с использованием гамма-распределения. У меня есть набор данных, где каждая строка содержит 3 ко-вариации ( ), переменную ответа ( ) и параметр формы ( K ). Я хочу смоделировать масштаб гамма-распределения как линейную функцию от трех ковариат, …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

Я только что запустил отрицательный биномиальный GLM, и это вывод: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

Я пытался узнать, какие дистрибутивы использовать в GLM, и я немного озадачен, когда использовать нормальный дистрибутив. В одной части моего учебника говорится, что нормальное распределение может быть полезным для моделирования результатов экзаменов. В следующей части спрашивается, какое распределение будет подходящим для моделирования страхового случая. На этот раз он сказал, что …

13 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

Насколько я знаю, разница между логистической моделью и моделью дробного отклика (frm) заключается в том, что зависимая переменная (Y), в которой frm равна [0,1], но логистика - {0, 1}. Кроме того, frm использует оценку квази-правдоподобия для определения своих параметров. Обычно мы можем использовать glmдля получения логистических моделей glm(y ~ x1+x2, …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

Я провел glm.nb по glm1<-glm.nb(x~factor(group)) с группой, являющейся категориальной, и х, являющейся метрической переменной. Когда я пытаюсь получить сводку результатов, я получаю немного разные результаты, в зависимости от того, использую я summary()или summary.glm. summary(glm1)дает мне ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Вот мой контекст для этого вопроса: Из того, что я могу сказать, мы не можем запустить обычную регрессию наименьших квадратов в R при использовании взвешенных данных и surveyпакета. Здесь мы должны использовать svyglm(), который вместо этого запускает обобщенную линейную модель (что может быть тем же самым? Я нечеткий здесь с …

13 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Мои прогнозы, основанные на модели логистической регрессии (glm в R), не ограничены между 0 и 1, как я ожидал. Мое понимание логистической регрессии состоит в том, что ваши входные параметры и параметры модели объединяются линейно, и ответ преобразуется в вероятность с помощью функции связи logit. Поскольку функция логита ограничена между …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Я ищу советы и комментарии, которые касаются анализа соотношений и ставок. В области, в которой я работаю, анализ коэффициентов, в частности, широко распространен, но я прочитал несколько статей, которые предполагают, что это может быть проблематично, я думаю о: Кронмаль, Ричард А. 1993. Ложная корреляция и ошибка стандарта соотношения вновь. Журнал …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding