Вопросы с тегом «lm»

Для моего собственного понимания я заинтересован в том, чтобы вручную повторить вычисление стандартных ошибок оценочных коэффициентов, поскольку, например, они поставляются с выходными данными lm()функции R, но не смогли ее определить. Какая формула / реализация используется?

115 r  regression  standard-error  lm 

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 хочу предположить, что температура поверхности моря в Балтийском море один и тот же год за годом, а затем описать это с помощью функции / линейной модели. У меня была идея просто ввести год в виде десятичного числа (или num_months / 12) и узнать, какой должна быть температура в это …

37 r  regression  time-series  lm 

Какая точная формула используется в R lm() для Скорректированного R-квадрата? Как я могу интерпретировать это? Скорректированные R-квадрат формулы Кажется, существует несколько формул для расчета скорректированного R-квадрата. Формула Вери:1−(1−R2)(n−1)(n−v)1−(1−R2)(n−1)(n−v)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v)} Формула Макнемара:1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n-1)}{(n-v-1)} Формула Господа:1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1−(1−R2)(n+v−1)(n−v−1)1-(1-R^2)\frac{(n+v-1)}{(n-v-1)} Формула Штейна:1 - [(n−1)( н−k−1)(n−2)( n -k−2)(n+1)n](1−R2)1−[(n−1)(N-К-1)(N-2)(N-К-2)(N+1)N](1-р2)1-\big[\frac{(n-1)}{(n-k-1)}\frac{(n-2)}{(n-k-2)}\frac{(n+1)}{n}\big](1-R^2) Описание учебников Согласно учебнику Филда « Обнаружение статистики с использованием R» …

35 r  regression  r-squared  lm  shrinkage 

Мы можем использовать lm()для прогнозирования значения, но нам все еще нужно уравнение формулы результата в некоторых случаях. Например, добавьте уравнение к графикам.

29 r  regression  lm 

В качестве приквела к вопросу о линейно-смешанных моделях в R и для использования в качестве справочного материала для любителей статистики начального и среднего уровня, я решил опубликовать в качестве независимого «Q & A-style» шаги, связанные с «ручным» вычислением Коэффициенты и прогнозные значения простой линейной регрессии. В качестве примера используется встроенный …

22 r  regression  linear-model  lm 

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 

Я хотел бы сделать W-тест Шапиро Уилка и тест Колмогорова-Смирнова на невязках линейной модели, чтобы проверить на нормальность. Мне было просто интересно, какие остатки следует использовать для этого - необработанные остатки, остатки Пирсона, студентизированные остатки или стандартизированные остатки? Для теста W Шапиро-Уилка кажется, что результаты для неочищенных и остатков Пирсона …

13 r  regression  residuals  normality-assumption  lm 

Фон Я пытаюсь понять первый пример в курсе по подгонке моделей (так что это может показаться до смешного простым). Я сделал вычисления вручную, и они соответствуют примеру, но когда я повторяю их в R, коэффициенты модели отключены. Я думал, что разница может быть связана с тем, что в учебнике используется …

13 r  regression  self-study  lm 

Я пытаюсь воспроизвести несколько тестов взаимодействия между обоими lmи lmerна повторных измерениях (2x2x2). Причина, по которой я хочу сравнить оба метода, состоит в том, что GLM SPSS для повторных измерений дает те же самые результаты, что и lmподход, представленный здесь, поэтому в конце я хочу сравнить SPSS с R-lmer. Пока …

10 anova  mixed-model  lme4-nlme  repeated-measures  lm 

Можете ли вы дать мне пример использования сэндвич-оценок для выполнения надежного регрессионного вывода? Я могу видеть пример ?sandwich, но я не совсем понимаю, как мы можем перейти от lm(a ~ b, data)( r- кодированного) к оценке и к значению p, полученному в результате регрессионной модели с использованием матрицы дисперсии-ковариации, возвращаемой …

10 r  regression  lm  sandwich 

Я просто пытаюсь пересчитать с помощью dnorm () логарифмическую вероятность, обеспечиваемую функцией logLik из модели lm (в R). Это работает (почти идеально) для большого количества данных (например, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0, 2) …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Мой коллега прислал мне эту проблему, очевидно, делая обходы в Интернете: If $3 = 18, 4 = 32, 5 = 50, 6 = 72, 7 = 98$, Then, $10 =$ ? Ответ, кажется, 200. 3*6 4*8 5*10 6*12 7*14 8*16 9*18 10*20=200 Когда я делаю линейную регрессию в R: data …

9 r  regression  lm 

Следующие прививки взяты из этой статьи . Я новичок в начальной загрузке и пытаюсь реализовать параметрическую, полупараметрическую и непараметрическую загрузку начальной загрузки для линейной смешанной модели с R bootпакетом. Код R Вот мой Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography