«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Bir glm tahmini yürütmek için robustbase paketini kullanıyorum . Ancak bunu yaptığımda aşağıdaki hatayı alıyorum: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 Bu ne anlama / anlama geliyor? Ve nasıl hata ayıklayabilirim? PS. Cevaplamak için herhangi bir şeye (formül / …

29 r  generalized-linear-model  robust 

Bu yazıda , karışık etki modellemesi ile bir ölçümün tekrarlanabilirliğini (diğer bir deyişle güvenilirlik, sınıf içi korelasyon) nasıl hesaplayacağımı anladım . R kodu şöyle olurdu: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Doğrusal Modeli R İle Genişletme kitabında , Julian J. Faraway (s. 59) 'de sahte için bir formül buldum .R,2R2R^2 1 - Rezidüel DeğişimNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Bu , GLM'ler için sahte için ortak bir formül mü?R,2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Bir logit bağlantısı kullanarak 3 seviyeli dengesiz verilerde GEE kullanıyorum. Bu, karışık efektli (GLMM) ve logit linkli bir GLM'den ne kadar farklıdır (çizebileceğim sonuçlar ve katsayıların anlamı açısından) açısından? Daha fazla ayrıntı: Gözlemler tek bernoulli denemeleridir. Sınıflar ve okullar halinde gruplandırılmıştır. R. kullanarak NA'ların Casewise ihmali. 6 öngörücüleri de etkileşim …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

Öncül bu R paketi betareg1 skeç gelen bu alıntı . Dahası, model genelleştirilmiş doğrusal modellerle (GLM'ler; McCullagh ve Nelder 1989) bazı özellikleri (doğrusal öngörücü, bağlantı işlevi, dağılım parametresi gibi) paylaşır, ancak bu çerçevenin özel bir durumu değildir (sabit dağılım için bile değildir) ) Bu cevap aynı zamanda gerçeği yansıtıyor: [...] …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

Negatif bir binom regresyonla ilgili bir sorum var: Aşağıdaki komutlara sahip olduğunuzu varsayalım: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Arabaların R'de bulunan bir veri kümesi olduğunu ve bu modelin anlam ifade edip etmediğini gerçekten umursamadığımı unutmayın.) Bilmek istediğim şey: Değişkeni nasıl yorumlayabilirim theta(bir çağrının sonunda döndürüldüğü gibi summary). Bu negbin dağılımının …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

Şu anda zor sayım verileri için doğru modeli bulmakta zorlanıyorum (bağımlı değişken). Gaussian ya da negatif binomial gibi çeşitli aileleri olan genelleştirilmiş lineer karışık efekt modellerinin yanı sıra lmerve lme4(log kaydı ile ) gibi çeşitli farklı modelleri (veri çeşitlerim için karma efekt modelleri gerekli) denedim . Ancak, ortaya çıkan uyumun …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

İşte durumumla ilgili küçük bir arka plan: verilerim, avcı tarafından başarılı bir şekilde yenen av sayısını göstermektedir. Her denemede av sayısının sınırlı olması (25), mevcut av sayısını gösteren her bir denemede (yani, her denemede 25 adet) ve "Sayısı" olarak adlandırılan ve "başarı" sayılan "Sayı" olarak adlandırılan bir sütunum vardı. kaç …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

Verilerimi R'de bir GLM (poisson regresyon) ile uydurmaya çalışıyorum. Artıkları ve takılan değerleri çizdiğimde, arsa çoklu (neredeyse hafif içbükey bir eğri ile doğrusal) "çizgiler" yarattı. Ne anlama geliyor? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness + actdays …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

Anlambilim hakkında, istatistikçilerin görüşlerini almak istediğim bir sorum var. Lojistik, Poisson vb. Modellerin genelleştirilmiş doğrusal modellerin çatısı altına girdiğini biliyoruz. Model, uygun link işlevi kullanılarak doğrusal model çerçevesi kullanılarak modellenebilecek parametrelerin doğrusal olmayan işlevlerini içerir. Lojistik regresyon gibi durumları şöyle düşünür müsün? Lineer olmayan model, parametrelerin şeklini verilen Doğrusal model, …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

İki tür lojistik kayıp formülasyonu gördüm. Kolayca aynı olduklarını kolayca gösterebiliriz, tek fark etiketinin tanımıdır .yyy Formülasyon / gösterim 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) burada lojistik fonksiyon bir gerçek sayı harita, 0,1 aralığı. βTxp=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac 1 {1+\exp(-\beta^Tx)}βTxβTx\beta^T x Formülasyon / gösterim 2, :y∈{−1,+1}y∈{−1,+1}y \in \{-1, +1\} L(y,βTx)=log(1+exp(−y⋅βTx))L(y,βTx)=log⁡(1+exp⁡(−y⋅βTx)) L(y,\beta^Tx)=\log(1+\exp{(-y\cdot \beta^Tx})) …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

GLM veya OLS kullanarak karmaşık, çoklu doğrusal olmayan ilişkileri modellemek için gereken adımları gösteren gelişmiş bir doğrusal regresyon durum çalışması arıyorum. Temel okul örneklerinin ötesine geçen kaynakları bulmak şaşırtıcı bir şekilde zordur: Okuduğum kitapların çoğu, bir tahmincinin bir BoxCox'u veya en iyi durumda doğal bir eğri ile birleştiğinde yanıtın bir …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Artıkların varyansının açıklayıcı değişkene açıkça bağlı olduğu bir lineer modele (lm) uymak istiyorum. Bunu yapmayı bildiğim yol, varyansı modellemek için Gamma ailesiyle birlikte glm kullanmak ve sonra tersini lm işlevindeki ağırlıklara koymaktır (örnek: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31) .pdf ) Merak ediyordum: Tek teknik bu mu? Başka hangi yaklaşımlar önemlidir? Bu modelleme ile ilgili …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

(: Örn Wasserman (2006) Ben regresyon katsayıları için Wald testi asimptotik tutan aşağıdaki özelliği dayanmaktadır anlıyoruz İstatistik All , sayfa 153, 214-215): βregresyon katsayısı gösterir^se(β)regresyon katsayısı standart hata gösterir veβ, 0(ilgili bir değerdirβ0genellikle 0 katsayının 0'dan önemli ölçüde farklı olup olmadığını test etmek için). Boyutu * YaniαWald testidir: reddetmekH0zaman| W| …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

Kısa versiyon: Lojistik regresyon ve probit regresyonunun, gözlemden önce bir miktar sabit eşiğe göre ayrıklaştırılan sürekli bir gizli değişken içerdiği şeklinde yorumlanabileceğini biliyoruz. Poisson regresyonu için benzer bir latent değişken yorumu mevcut mu? İkiden fazla farklı sonuç olduğunda Binom regresyonuna (logit veya probit gibi) ne dersiniz? En genel düzeyde, herhangi …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable