«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Sadece Tweedie dağılımı tanıtıldı (bkz bu ya bu ) ama bağlantı işlevi Tweedie doğrusal modeli genelleştirilmiş için ne bulmakta zorlanıyorum. Düşünceler?

11 distributions  generalized-linear-model  tweedie-distribution 

Ben binomial cevap değişkeni ve kategorik bir yordayıcı ile bir glmm çalıştırıyorum. Rasgele efekt, veri toplama için kullanılan iç içe tasarım tarafından verilir. Veriler şöyle görünür: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein m.gen1$emergence [1] 1 0 0 1 0 1 1 1 1 …

11 r  generalized-linear-model  lme4-nlme  separation 

TB, AIDS vb. Gibi yıkıcı hastalıkların hastaneye yatış harcamalarını ne kadar iyi etkilediğini tahmin etmek için bir model çalıştırmaya çalışıyorum. Neredeyse hepsi cinsiyet, hanehalkı durumu başkanı, yoksulluk durumu ve tabii ki hastalığınız olup olmadığı için bir kukla olan bağımsız değişkenler olarak bağımlı değişken olarak "hastaneye yatış maliyetine" ve çeşitli bireysel …

11 generalized-linear-model  zero-inflation  ordered-logit  regression-strategies 

GLM'de, pdf f ile temel dağılım için bir skaler YYY ve varsayarsak Y ( y | θ , τ ) = h ( y , τ ) exp ( θ y - A ( θ )θθ\thetafY( y|θ , τ) = h ( y, τ) exp( θ y- A ( θ …

11 generalized-linear-model  exponential-family 

İkili sonuç ve bazı ortak değişkenler içeren verilerimiz var. Verileri modellemek için lojistik regresyon kullandım. Sadece basit bir analiz, olağanüstü bir şey değil. Nihai çıktının, belirli bir eş değişken için olasılığın nasıl değiştiğini gösterdiğimiz bir doz-yanıt eğrisi olması gerekiyordu. Bunun gibi bir şey: Lojistik regresyonu seçmek için dahili bir gözden …

11 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

Biyolojik Arkaplan Zamanla, bazı bitki türleri tüm genomlarını çoğaltarak her genin ek bir kopyasını kazanma eğilimindedir. Bu düzeneğin dengesizliği nedeniyle, bu genlerin çoğu silinir ve genom tekrar çoğaltılmaya hazır olarak yeniden düzenlenir ve stabilize edilir. Bu çoğaltma olayları, türleşme ve istila olaylarıyla ilişkilidir ve teori, çoğaltmanın bitkilerin yeni ortamlarına daha …

11 generalized-linear-model  contingency-tables  fishers-exact  genetics  bioinformatics 

Biz 60 kişi Atlanta olabildiğince çok sayıda restoran franchise listelemek istedi. Genel liste 70'ten fazla restoran içeriyordu, ancak insanların% 10'undan daha azı tarafından bahsedilenleri ortadan kaldırdık ve bizi 45 ile terk ettik. Bu 45 için, franchise'ı listeleyen muhbirlerin oranını hesapladık ve ilgileniyoruz bu oranı franchise'ın (log dönüşümlü) reklamcılık bütçesinin ve …

11 r  generalized-linear-model 

R'de bir glm koştum ve summary()çıktının altına yakın bir yerde (Dispersion parameter for gaussian family taken to be 28.35031) Google'da bazı rummaging yaptım ve dispersiyon parametresinin standart hatalara uyacak şekilde kullanıldığını öğrendim. Birisinin dağılım parametresinin ne olduğu ve nasıl yorumlanması gerektiği hakkında daha fazla ayrıntı sağlayabileceğini umuyorum.

11 r  generalized-linear-model 

Şu anda zaman içinde bazı sayım verilerinin GLM (ve sonunda GAM) içeren bir proje üzerinde çalışıyorum. Normalde bunu SAS'ta yapardım, ama R'ye geçmeye çalışıyorum ve ... sorunları yaşıyorum. Aşağıdakileri kullanarak veri saymak için bir GLM taktığımda: cdi_model <- glm(counts ~ exposure + covariate + month, data=test, family = poisson) Alırım: …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

N denek için ikili sonuç değişkenini (örneğin, mezun olduktan sonra istihdam durumu, 1 = istihdam edilmiş, 0 = istihdam edilmemiş) tahmin etmek için kullandığım dört rakip modelim var. Model performansının doğal bir ölçüsü, modellerin her biri için doğru tahminlerin yüzdesi olan isabet oranıdır. Bana öyle geliyor ki, veriler ANOVA'nın altında …

11 anova  chi-squared  generalized-linear-model 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Yerine R ile doğrusal bir regresyon yapmak arasındaki yerine formulaset arasındaki istatistiksel fark nedir ? Bu iki farklı sonucu nasıl yorumlayabilirim?y ~ x + 0y ~ x

11 multiple-regression  generalized-linear-model  intercept 

Benim sorum Poisson regresyonunu ve genel olarak GLM'leri iyi anlamadığımı ortaya koyuyor. Sorumu açıklamak için bazı sahte veriler: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Psuedo-R2'yi döndürmek için bazı özel işlevler: ### functions of pseudo-R2 psuR2 <- function(null.dev, …

11 generalized-linear-model  poisson-distribution 

1000 pozitif ile 100.000 gözlemim (9 kukla gösterge değişkeni) var. Bu durumda Lojistik Regresyon iyi çalışmalıdır, ancak kesim olasılığı beni şaşırtıyor. Ortak literatürde, 1 ve 0'ları tahmin etmek için% 50 kesme seçiyoruz. Modelim ~% 1 maksimum değer verdiğinden bunu yapamam. Yani bir eşik 0,007'de veya onun etrafında bir yerde olabilir. …

11 regression  logistic  classification  generalized-linear-model  roc 

Genelleştirilmiş, Doğrusal ve Karışık Modellerden bir örnek üretiyorum . MWE'm aşağıda: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), data=Data) summary(object=fm1) …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test