«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Okul yıllarımda ve üniversitede istatistikler konusunda yeterli kurs aldım. CI, p değerleri, istatistiksel anlamlılığı yorumlama, çoklu test, korelasyon, basit doğrusal regresyon (en küçük karelerle) (genel doğrusal modeller) ve tüm hipotez testleri gibi kavramları iyi anlıyorum. Daha önceki günlerin çoğunu çoğunlukla matematiksel olarak tanıştırmıştım. Ve son zamanlarda, Sezgisel Biyoistatistik kitabının yardımıyla …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

Bir UCLA web sayfasında karışık etkiler lojistik regresyonu ile ilgili ifadelerle kafam karıştı . Böyle bir modele uymaktan kaynaklanan sabit etki katsayıları tablosunu gösterirler ve aşağıdaki ilk paragraf, katsayıları tam olarak normal bir lojistik regresyon gibi yorumlamaktadır. Ama sonra olasılık oranları hakkında konuştuklarında, onları rastgele etkiler üzerinde koşullu olarak yorumlamanız …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Otomatik Alaka Tespiti (ARD) ve Ridge regresyon gibi Genelleştirilmiş Doğrusal Modellerin kullanılmasında, Box-Jenkins (ARIMA) gibi Zaman serisi modellerine veya öngörme için Üstel yumuşatma gibi farklar nelerdir? GLM'nin ne zaman ve ne zaman Time Serisinin kullanılacağına dair genel kurallar var mı?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

Aşağıdaki kodda glm ve "elle" mle2 kullanarak gruplandırılmış veriler üzerinde lojistik regresyon gerçekleştiriyorum. Neden R'deki logLik işlevi bana bir günlük olasılığı verir logLik (fit.glm) = - 2.336 birinden farklı logLik (fit.ml) = - 5.514 Elle alıyorum? library(bbmle) #successes in first column, failures in second Y <- matrix(c(1,2,4,3,2,0),3,2) #predictor X <- …

10 r  self-study  generalized-linear-model 

R'de ayrık zamanlı bir model yerleştirmeye çalışıyorum, ancak nasıl yapılacağından emin değilim. Bağımlı değişkeni farklı satırlarda, her bir zaman gözlemi için bir tane düzenleyebileceğinizi ve glmbir logit veya cloglog bağlantısıyla işlevi kullanabileceğinizi okudum. Bu anlamda, üç sütun vardır: ID, Event(her zaman atıl 1 ya da 0) ve Time Elapsedek olarak, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Sürekli ve kategorik değişken arasındaki etkileşimin katsayılarının yorumlanması hakkında bir sorum var. İşte benim modelim: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 . racemulti/other …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Olabilirlik oranı (aka sapma) G2G2G^2istatistiksel ve uyumsuzluk (veya uyum iyiliği) testi, glm(..., family = binomial)R'de bir lojistik regresyon modeli ( işlevi kullanarak uyum) elde etmek için oldukça basittir. Ancak, bazı hücre sayımlarının yeterince düşük olması kolay olabilir. testin güvenilir olmadığını. Uyum eksikliği için olasılık oranı testinin güvenilirliğini doğrulamanın bir yolu, …

10 r  chi-squared  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Bir ofset kullanıp kullanmama konusunda bir sorum var. Hokeydeki (toplam) gol sayısını tanımlamak istediğiniz çok kolay bir model olduğunu varsayalım. Yani hedefleriniz, oynanan oyunların sayısı ve oyuncu bir forvet ise 1'e eşit olan bir kukla değişken "forvet" var, aksi takdirde 0. Peki, aşağıdaki modellerden hangileri doğru bir şekilde belirtildi? goals …

10 r  regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  count-data 

Aşağıdaki lojistik modelini yorumlamaya çalışıyorum: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) predict(mdl)Her veri noktası için beklenen başarı oranlarının çıktısı var mı ? Tüm veri noktalarından ziyade modelin her bir faktör seviyesi için olasılıkları tablo haline getirmenin basit bir yolu var mı?

10 r  logistic  generalized-linear-model 

RKHS regresyonunda regülasyon ile lineer regresyon arasındaki farkı inceliyorum, ancak ikisi arasındaki önemli farkı kavramakta zorlanıyorum. Verilen giriş-çıkış çiftleri , bir işlev tahmin etmek isteyen aşağıdaki gibi ; burada bir çekirdek işlevidir. katsayıları çözülerek bulunabilir. ; burada, gösterimde bazı kötüye kullanımlarla , çekirdek matrisi K'nın i, j 'girişi olan {\ …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

Formun birkaç modeline uyuyorum. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") ..ve farklı değişkenler için elde edilen modelleri karşılaştırmanın yollarını arıyorum. Alfa değerinin herhangi bir pratik kullanım olup olmadığını merak ediyorum? Aşağıdaki üç çizim için alfa değerleri 17.85, 9.03 ve 6.27'dir. Bu değerler verilerimi yorumlamama veya farklı değişkenleri karşılaştırmama …

9 generalized-linear-model  gamma-distribution 

Benim alanımda, eşlenmiş verileri çizmenin olağan yolu, iki grup için medyan ve medyan CI ile kaplanan bir dizi ince eğimli çizgi segmentidir: Ancak, veri noktası sayısı çok arttıkça bu tür bir arsa okumak çok daha zor hale gelir (benim durumumda 10000 çift düzeninde var): Alfa'yı azaltmak biraz yardımcı olur, ancak …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

Seviye 1'de (bireysel seviye) bir açıklama değişkeni ve seviye 2'de (grup seviyesi) bir açıklama değişkeni olan aşağıdaki çok seviyeli lojistik modeli: logit (pben j) =π0 j+π1 jxben j… ( 1 )lojit(pbenj)=π0j+π1jxbenj...(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+u0 j... ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+u0j...(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+u1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+u1j...(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) burada, ve grup düzeyinde …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

Bir meslektaşından bir öğrenciye yardım etmeye çalışıyorum. Öğrenci, deneysel bir düzenekte kuş davranışını (çağrı sayısı) gözlemledi ve saydı. Her deney sırasında gözlemlenen belirli bir kuşa atfedilebilen çağrıların sayısı belirlenemedi, ancak kaydedilen çağrıların sayısına katkıda bulunan kuşların sayısını saymak mümkün oldu. Bu nedenle ilk önerim, kuş sayısını bir Poisson GLM modelinde …

9 generalized-linear-model  count-data  offset