«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

R'de lineer regresyon modelinde fonksiyonun anlamı t valueve Pr(>|t|)ne zaman kullanılır summary()? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r  regression  generalized-linear-model 

Cook mesafesinin formülünün ne olduğunu bilen var mı? Orijinal Cook'un mesafe formülü öğrenci kalıntılarını kullanır, ancak R neden std kullanıyor? Cook'un bir GLM için mesafe grafiğini hesaplarken Pearson kalıntıları. Öğrenci kalıntılarının GLM'ler için tanımlanmadığını biliyorum, ancak Cook'un mesafesini hesaplamak için formül nasıl görünüyor? Aşağıdaki örneği varsayalım: numberofdrugs <- rcauchy(84, 10) …

11 r  regression  generalized-linear-model  residuals  cooks-distance 

Negatif bir binom modeli kullanarak R'de bir konağı etkileyen parazitlerin ortalama şiddetlerini modellemeye çalışıyorum. Şunu söyleyen 50 veya daha fazla uyarı almaya devam ediyorum: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Bununla nasıl başa çıkabilirim? Kodum şöyle görünüyor: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Farklı lojistik modelleri karşılaştırmak için RMSE (Kök Ortalama Kare Hatası) kullanmanın geçerliliği ile ilgili bir sorum var. Yanıt ya 0yadır 1ve tahminler 0- 1? Aşağıdaki yöntem ikili yanıtlarla da geçerli midir? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = cv.glmnet(x, y, family = "binomial", type.measure = "mse") A <- predict(cvfit, …

10 regression  logistic  generalized-linear-model  glmnet  rms 

R'de glm'ler çalıştırıyorum (genelleştirilmiş doğrusal modeller). Değerleri bildiğimi sanıyordum - bir glm için bir özet çağırmanın size bir bütün olarak modelin geçersiz kılınan bir değer vermediğini görene kadar - en azından doğrusal modellerin yaptığı yerde değil. Bunun katsayı tablosunun üst kısmında Kesişim için bir değer olarak verilip verilmediğini merak ediyorum. …

10 r  statistical-significance  generalized-linear-model  p-value  descriptive-statistics 

Hem bayesglm()(kol R paketinde) hem de MCMCpack paketindeki çeşitli işlevler, genelleştirilmiş doğrusal modellerin Bayesian tahminini yapmayı amaçlamaktadır, ancak aslında aynı şeyi hesapladıklarından emin değilim. MCMCpack fonksiyonları, model parametreleri için eklem posteriorundan (bağımlı) bir örnek almak için Markov zinciri Monte Carlo kullanır. bayesglm(), diğer taraftan, üretir. Ne olduğundan emin değilim. bayesglm()Tam …

10 bayesian  generalized-linear-model 

Ben sadece bir lm modelinden (R) logLik işlevi tarafından sağlanan log-olasılık dnorm () ile yeniden hesaplamak çalışıyorum. Çok sayıda veri (örneğin n = 1000) için (neredeyse mükemmel) çalışır: > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0, 2) > mod …

10 r  generalized-linear-model  likelihood  lm 

Burada , ağırlık parametresi aracılığıyla Rbir glmgerilemeyi "önceden ağırlıklandırabiliriz" . Örneğin: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Bu bir JAGSveya BUGSmodelde nasıl yapılabilir ? Bunu tartışan bazı makaleler buldum, ancak hiçbiri bir örnek vermiyor. Esas olarak Poisson ve lojistik regresyon örnekleriyle ilgileniyorum.

10 bayesian  generalized-linear-model  jags  bugs  weighted-regression 

Basit bir örnek uğruna iki doğrusal regresyon modeli olduğunu varsayalım. Model 1 sahiptir üç belirleyicileri x1a, x2bvex2c Model 2, model 1'den üç öngörücüye ve iki ek öngörücüye sahiptir x2avex2b Kitle varyansı olduğu açıklanmıştır nüfus regresyon denklemi vardır Model 1 için ve Model 2 için artan varyans nüfus içinde Model 2 …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller (GLM) ile ilgili bir sorum var. Bağımlı değişkenim (DV) sürekli ve normal değil. Bu yüzden log dönüştürdüm (hala normal değil ama geliştirdim). DV'yi iki kategorik değişken ve bir sürekli değişkenle ilişkilendirmek istiyorum. Bunun için bir GLM yapmak istiyorum (SPSS kullanıyorum), ancak dağıtım ve seçim işlevine nasıl karar …

10 normal-distribution  generalized-linear-model  data-transformation  residuals  histogram 

R glm ve glmnet farklı algoritmalar kullanır. Her ikisini de kullandığımda tahmin edilen katsayılar arasında önemsiz farklılıklar olduğunu fark ediyorum. Birinin diğerinden daha doğru olduğu zaman ve ilgilenmek için zaman / doğruluk ticaretiyle ilgileniyorum. Özellikle bir glmnet st lambda = 0 ayarlar durumda glm ile aynı şeyi tahmin durumda.

10 r  generalized-linear-model  glmnet 

'Glm' kullanarak lojistik regresyon modelinin doğruluğunu bulmanın bir yolu AUC grafiğini bulmaktır. Sürekli yanıt değişkeniyle (regresyon = 'gaussian') bulunan regresyon modeli için aynısı nasıl kontrol edilir? Regresyon modelimin verilere ne kadar uygun olduğunu kontrol etmek için hangi yöntemler kullanılır?

10 r  regression  generalized-linear-model 

Her biri 20 matematik problemini çözmeye çalışan 10 öğrencim olduğunu varsayalım. Sorunlar doğru veya yanlış (uzun veri olarak) puanlanır ve her öğrencinin performansı bir doğruluk ölçüsü ile özetlenebilir (subjdata'da). Aşağıdaki 1, 2 ve 4 modelleri farklı sonuçlar üretiyor gibi görünüyor, ancak aynı şeyi yaptıklarını anlıyorum. Neden farklı sonuçlar üretiyorlar? (Referans …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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 

Sıfır Poisson regresyon modeli bir numune için tanımlandığı şişirilmiş ile Y i = { 0 olasılığı ile p ı + ( 1 - s i ) E - λ ı k olasılığı ile ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k ! ve …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable