«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Arasındaki fark nedir Logit ve Probit model ? Ne zaman lojistik regresyonun ne zaman kullanılacağını ve ne zaman Probit'in kullanılacağını bilmekle ilgileniyorum. R kullanarak tanımlayan herhangi bir literatür varsa , bu da yardımcı olacaktır.

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

Hangi sayım değişkenleri (ve belki de resmi testler) sonucun bir sayı değişkeni olduğu gerilemeler için en bilgilendirici buluyor musunuz? Özellikle Poisson ve negatif binom modellerinin yanı sıra her birinin sıfır şişirilmiş ve engelli benzerleri ile ilgileniyorum. Bulduğum kaynakların çoğu, bu parsellerin "nasıl olması gerektiği" hakkında tartışmadan, artıkları ve takılan değerleri …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

Gama dağılımı oldukça geniş bir şekil aralığında olabilir ve ortalama ile varyans arasındaki iki parametre ile arasındaki bağlantıya bakıldığında, negatif olmayan verilerde heteroskedasticity ile başa çıkmak için, log-dönüştürülmüş OLS'nin yapabileceği şekilde WLS veya bir tür heteroskedasticity-tutarlı VCV tahmincisi olmadan yapmayın. Olumsuz, rutin olmayan veri modellemesi için daha fazla kullanırdım, ama …

88 generalized-linear-model  gamma-distribution 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Yaklaşık 30 bağımsız değişken içeren bir veri kümesine sahibim ve bunlar ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi araştırmak için genelleştirilmiş bir doğrusal model (GLM) oluşturmak istiyorum. Bu durum için öğretildiğim yöntemin, adım adım gerilemenin artık istatistiksel bir günah olarak kabul edildiğinin farkındayım . Bu durumda hangi modern model seçim yöntemleri kullanılmalıdır?

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

'Link function' ve 'canonical link function' terimleri arasındaki fark nedir? Ayrıca, birini üst üste kullanmanın (teorik) avantajları var mı? Örneğin, bir ikili tepki değişkeni gibi birçok bağlantı işlevleri kullanarak modellenebilir logit , probit , vb Ama, logit burada "canonical" bağlantısı fonksiyonu olarak kabul edilir.

65 logistic  generalized-linear-model  link-function 

Poisson regresyonundaki ana etkileri (yapay kodlanmış faktör katsayıları) nasıl yorumlayabilirim? Aşağıdaki örneği varsayın: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels = c("none", "some", …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

Cevaplarken bu soruyu John Christie lojistik regresyon modellerinin uyum artığı değerlendirerek değerlendirilmesi gerektiğini öne sürdü. OLS'deki artıkları nasıl yorumlayacağımı biliyorum, bunlar DV ile aynı ölçekte ve model tarafından öngörülen y ve y arasındaki farkları açıkça görüyorlar. Bununla birlikte, lojistik regresyon için, geçmişte tipik olarak AIC modelinin uygunluk tahminlerini inceledim, çünkü …

62 r  logistic  generalized-linear-model  residuals  aic 

Sayılarınız varken karekök almanız önerilir. (CV bazı örnekler için HarveyMotulsky cevabı @ bakınız burada ya whuber cevabı @ burada Poisson olarak dağıtılan bir yanıt değişkeni bulunan genelleştirilmiş doğrusal modelin yerleştirilmesi sırasında.) Öte yandan, günlük olduğunu kurallı bağlantı . Bu, yanıt verilerinizin bir günlük dönüşümünü almak gibi bir şeydir (daha doğrusu …

57 generalized-linear-model  data-transformation  poisson-distribution  count-data  variance-stabilizing 

Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM) ile Doğrusal Model (LM) kullanmanın ardındaki felsefeyi anlamaya çalışıyorum. Aşağıda örnek bir veri seti oluşturdum. kütük( y) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon Örnek, büyüklüğünün bir işlevi olarak hatasını içermez , bu nedenle log-dönüştürülmüş y'nin doğrusal bir modelinin en iyi olacağını varsayardım. Aşağıdaki örnekte, …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

Bu sitede tanıtım istatistikleri ve makine öğrenimi ile ilgili kitap önerileri için birkaç konu var, ancak öncelik sırasına göre: maksimum olabilirlik, genelleştirilmiş doğrusal modeller, temel bileşen analizi, doğrusal olmayan modeller dahil olmak üzere gelişmiş istatistikler hakkında bir metin arıyorum . AC Davison'dan İstatistiksel Modeller denedim ama açıkçası 2 bölümden sonra …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

Diyelim ki bir sınıf nesnesine sahibim glm(bir lojistik regresyon modeline karşılık gelir) ve predict.glmargümanı kullanarak verilen öngörülen olasılıkları type="response"ikili yanıtlara, yani veya Y = 0'a çevirmek istiyorum . R'de bunu yapmanın en hızlı ve en kanonik yolu nedir?Y=1Y=1Y=1Y=0Y=0Y=0 Yine, ben farkındayım ederken predict.glm, ben kesme değeri tam olarak nerede bilmiyorum …

50 r  generalized-linear-model  logistic 

Aynı temel istatistiksel yöntemin bütün versiyonları nasıl?

49 regression  self-study  anova  generalized-linear-model  t-test 

GL'deki GLM'deki Boş ve Artık Sapma nasıl yorumlanır? Mesela küçük AIC'in daha iyi olduğunu söylüyoruz. Sapmalar için de benzer ve hızlı bir yorum var mı? Sıfır sapma: 1146.1 1077 serbestlik derecesinde Artık sapma: 4589.4 1099 serbestlik derecesinde AIC: 11089

47 generalized-linear-model  deviance 

In Bu yazıda başlıklı "Genelleştirilmiş Lineer Modeller UYGULAMALI İÇİN TIBBİ BİLGİ ARASINDA SEÇİMİ" yazarlar yazın: Genelleştirilmiş bir doğrusal modelde, ortalama, yanıtın kendisini dönüştürmek yerine, bağlantı işlevi tarafından dönüştürülür. İki dönüşüm yöntemi oldukça farklı sonuçlara yol açabilir; örneğin, log-dönüştürülmüş tepkilerin ortalaması, ortalama cevabın logaritması ile aynı değildir . Genel olarak, birincisi …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal