«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Aşağıdaki deneysel tasarımdan verilerim var: gözlemlerim, her biri bireylerden oluşan iki grup için , tedavilerden, her bir faktör kombinasyonunda replikatların bulunduğu K, karşılık gelen sayıda denemeden ( N) başarıların sayısı ( ) sayımıdır. . Burada T *, R * * Bu yüzden, tamamen bir 2 var K 'nin ve mukabil …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

5000 civarında veri setim var. Bu veriler için ilk önce özellik seçimi için Chi Square testini kullandım; Bundan sonra, cevap değişkeni ile anlamlılık ilişkisi gösteren yaklaşık 1500 değişkenim oldu. Şimdi bunun üzerine lojistik gerilemeye uymalıyım. R için glmulti paket kullanıyorum (glmulti paket vlm için verimli alt küme seçimi sağlar) ancak …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

Varsayılan olarak glm, R'de bir işlev kullandığımızda , parametrelerin maksimum olasılık tahminini bulmak için yinelemeli olarak yeniden ağırlıklandırılmış en küçük kareler (IWLS) yöntemini kullanır. Şimdi iki sorum var. IWLS tahminleri olabilirlik fonksiyonunun küresel maksimumunu garanti ediyor mu? Bu sunumdaki son slayda dayanarak, öyle olmadığını düşünüyorum! Sadece bundan emin olmak istedim. …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

Bu veriler var: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Poisson regresyonu yaptım poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Ve olumsuz bir binom regresyonu: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Sonra poisson regresyonu için dağılım istatistiklerini …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

"Uygulamalı regresyona R arkadaşı" sayfa 232'de Fox ve Weisberg notu Sadece Gaussian ailesi sürekli varyansa sahiptir ve diğer tüm GLM'lerde y'nin koşullu varyansı xx\bf{x} bağlıμ ( x )μ(x)\mu(x) Daha önce, Poisson'un koşullu varyansının olduğunu ve binomialın koşulunun olduğunu belirtmişlerdir .μμ\muμ ( 1 - μ )N-μ(1-μ)N-\frac{\mu(1-\mu)}{N} Gauss için bu tanıdık ve …

9 logistic  generalized-linear-model 

Lojistik regresyon sırasında muazzam katsayılar alıyorum, aşağıdaki katsayılara bakın krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 2.8370 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

Sürekli verilerde, doğrusal bir regresyon hata teriminin dağıtıldığını N (0, ) varsayar.Y=β1+β2X2+ uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) Var'ın (Y | x) aynı şekilde ~ N (0, σ2σ2\sigma^2 ) olduğunu düşünüyor muyuz ? 2) Lojistik regresyonda bu hata dağılımı nedir? Veriler, vaka başına 1 kayıt biçiminde olduğunda, "Y" 1 veya 0 olduğunda, dağıtılan Bernoulli …

9 logistic  generalized-linear-model 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapalı . Aşağıdaki kod PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = "response", se.fit = TRUE) 3 …

9 r  generalized-linear-model  count-data  zero-inflation 

Şu anda sayıların nasıl elde edildiğindeki (bir tanı testinden diğerine geçme) bir değişimin zaman içindeki diğer eğilimleri kontrol ederken ( hastalık insidansı). Birkaç farklı siteye ilişkin verilerim var. Ben de GAM'larla uğraşırken, zaman eğilimleri olan bir dizi oldukça basit GLM'ye uyuyorum, ardından sonuçları bir araya getiriyorum. Bunun kodu SAS'ta şöyle …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model 

A. Agresti (2007), Kategorik Veri Analizine Giriş , 2. okuyorum . ve bu paragrafı (s.106, 4.2.1) doğru bir şekilde anladığımdan emin değilim (kolay olsa da): Önceki bölümde horlama ve kalp hastalığı ile ilgili Tablo 3.1'de, her gece 30'u kalp hastalığı olan 254 kişi horlama bildirmiştir. Veri dosyası ikili verileri gruplandırdıysa, …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Bunun muhtemelen temel bir soru olduğunu biliyorum ... Ama cevabı bulamıyorum. Ben bir Poisson ailesi ile bir GLM takıyorum ve daha sonra tahminlere bir göz atmaya çalıştım, ancak ofset dikkate alınmış gibi görünüyor: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, type="response") Oranları değil davaları alıyorum ... Ben de denedim model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+ …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset 

Eş değişkenler olarak özne ve zaman içeren bir ikili yanıt değişkeni ile birden fazla zaman noktasındaki ölçümler arasındaki korelasyonu dikkate alan benzer GEE modeli arasındaki bir GLM modeli (lojistik regresyon) arasındaki fark nedir? GLM'im şöyle görünüyor: Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) logit bağlantı …

9 generalized-linear-model  gee 

Acil durum tablosunda 0'lar varsa glmve bir olasılık oranı testi için iç içe geçmiş poisson / loglinear modelleri (R işlevini kullanarak ) yerleştiriyorsak, glm modellerini takmadan önce verileri ayarlamamız gerekir mi (örn. sayımlar)? Açıkçası bazı parametreler bazı ayarlamalar yapılmadan tahmin edilemez, ancak ayar / ayarlama eksikliği LR testini nasıl etkiler?

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

R'de yapılmış iki lojistik regresyon modelim var glm(). Her ikisi de aynı değişkenleri kullanır, ancak bir matrisin farklı alt kümeleri kullanılarak yapılmıştır. Katsayıların ortalamalarını veren ortalama bir model elde etmenin ve bunu predict () fonksiyonuyla kullanmanın kolay bir yolu var mı? [bu tür bir sorunun bir programlama sitesine gönderilmesi gerekiyorsa …

9 r  generalized-linear-model