«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Sayma verileriyle hangi regresyon tipinin (geometrik, Poisson, negatif binom), GLM çerçevesi dahilinde (8 GLM dağılımının sadece 3'ü kullanılsa da, sayım verileri için kullanılsa da) uygun olduğunda kendime yerleşmeye çalışıyorum. Negatif binom ve Poisson dağılımlarının merkezlerini okudum). Poisson vs. geometrik - negatif binom GLM'leri sayı verileri için ne zaman kullanılır? Şimdiye …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

Bu soru edildi göç o Çapraz doğrulanmış üzerinde yanıtlanabilir çünkü yığın taşması gelen. 5 yıl önce göç etti . Bir gamma dağılım bağımlı değişkeni olan bir GLM için parametre yorumlaması ile ilgili bir sorum var. Bu benim GLM için bir log-link ile döndüren şey: Call: glm(formula = income ~ height …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Poisson regresyonu, log-link işlevine sahip bir GLM'dir . Normal olmayan dağılmış sayım verilerini modellemenin alternatif bir yolu, kütüğü (veya daha doğrusu kütüğü (1 + sayımı) 0'ları işlemek için alarak) önişlemektir. Log-count yanıtlarına en küçük kareler regresyonu yaparsanız, bunun Poisson regresyonuyla ilgisi var mı? Benzer olayları kaldırabilir mi?

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Genelleştirilmiş doğrusal modelleri aşırı dağılmış olabilir veya olmayabilir saymak veri bazı kümeleri uydurmaya çalışıyorum. Burada geçerli olan iki kanonik dağılım, EV ve varyans ile Poisson ve Negatif Binom (Negbin)μμ\mu Va rP= μVbirrP=μVar_P = \mu Va rN-B= μ + μ2θVbirrN-B=μ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} glm(..,family=poisson)ve glm.nb(...)sırasıyla R kullanılarak takılabilir . quasipoissonAnladığım …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

Ben glm işlevini çalıştırmak aşağıdaki sonucu var. Aşağıdaki değerleri nasıl yorumlayabilirim: Boş sapma Artık sapma AIC Uyumun iyiliği ile ilgili bir şeyleri var mı? R-karesi veya başka bir önlem gibi bu sonuçlardan bir miktar uyum ölçüsü hesaplayabilir miyim? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 + tmpData$X2 + tmpData$X3 + as.numeric(tmpData$X4) …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Bayesian Hiyerarşik Doğrusal Model ile uğraşıyorum , burada onu tanımlayan ağ. YYY , bir süpermarketteki bir ürünün günlük satışlarını temsil eder (gözlemlenir). XXX , fiyatlar, promosyonlar, haftanın günü, hava durumu, tatiller dahil olmak üzere bilinen bir gerileme matrisidir. 1SSS , her bir ürünün bilinmeyen gizli envanter seviyesidir, bu da en …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

Lojistik regresyonda mükemmel ayrılma hakkında birçok iyi tartışmamız var. Bu şekilde, R lojistik regresyon mükemmel ayırma (Hauck-Donner fenomeni) ile sonuçlanmıştır. Şimdi ne olacak? ve lojistik regresyon modeli yakınsama yapmaz . Şahsen hala neden bir sorun olacağı ve düzenlileştirme eklemenin sorunu çözeceği için sezgisel olmadığını hissediyorum. Bazı animasyonlar yaptım ve faydalı …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

[0,1] 'de beta regresyonu ile analiz etmek istediğim verilerim var. Tabii ki 0,1 değerlerini karşılamak için bir şeyler yapılmalıdır. Bir modele uyacak şekilde veri değiştirmeyi sevmiyorum. Ayrıca sıfır ve 1 enflasyonun iyi bir fikir olduğuna inanmıyorum çünkü bu durumda 0'ın çok küçük pozitif değerler olduğunu düşünmeliyim (ama tam olarak hangi …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Yüzde / orantı verileri için arsin kare kök dönüşümüne (daha güçlü?) Bir alternatif var mı? Şu anda üzerinde çalıştığım veri setinde, bu dönüşümü uyguladıktan sonra belirgin heteroseladastisite kalıyor, yani artık değerlere karşı yerleştirilmiş değerlerin çizimi hala çok fazla bakımlı. Yorumlara yanıt vermek için düzenlendi: veriler, bir bağışın% 0-100'ünü% 10'un katlarına …

20 data-transformation  generalized-linear-model  heteroscedasticity 

R kullanıyorum ve verilerimi Binomial linkli GLM ile analiz ediyorum. Çıktı tablosundaki kesişimin ne anlama geldiğini bilmek istiyorum. Modellerimden birinin kesişmesi önemli ölçüde farklıdır, ancak değişken değildir. Ne anlama geliyor? Kesişme nedir. Sadece kendimi karıştırıyor muyum bilmiyorum ama internette arama yaptıktan sonra, sadece söyleyecek bir şey yok, bu, dikkat edin …

20 r  generalized-linear-model 

Neredeyse bin değişken (V1) ve yaklaşık 200 milyon veri noktası içeren bir veri tablosu T1'im var. Veriler seyrek ve girişlerin çoğu NA. Her veri noktasının diğerinden ayırt etmek için benzersiz bir kimliği ve tarih çifti vardır. Ayrı bir değişkenler kümesi (V2) içeren başka bir tablo T2 var. Bu tabloda ayrıca …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

Bu çok basit görünüyor, ama ben her zaman bu noktada takılıp kalıyorum ... Ele aldığım verilerin çoğu normal değil ve analizlerin çoğu bir GLM yapısına dayanıyor. Mevcut analiz için, "yürüme hızı" (metre / dakika) olan bir yanıt değişkenim var. OLS'yi kullanamayacağımı tanımlamak kolay, ancak o zaman, hangi ailenin (Gama, Weibull, …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

Heterosedastisitenin çok açık olduğu takılan değerlerin fonksiyonu olarak doğrusal bir modelin artık değerlerinin bir grafiğine sahibim. Ancak şu an nasıl ilerlemem gerektiğinden emin değilim çünkü anladığım kadarıyla bu hetero-esneklik doğrusal modelimi geçersiz kılıyor. (Bu doğru mu?) Görünüşe göre heterosensedastisiteye karşı sağlam olduğu rlm()için MASSpaketin işlevini kullanarak sağlam lineer bağlantı parçası …

19 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  lm 

Araştırmamda iki büyük ikilemle ilgili bazı tavsiyelere ihtiyacım var, bu da 3 büyük ilaç ve yenilik örneği. Yıllık patent sayısı bağımlı değişkendir. Sorularım İyi bir model için en önemli kriterler nelerdir? Daha fazla / daha az önemli olan nedir? Değişkenlerin çoğunun veya tamamının anlamlı olması mı? "F İSTATİSTİK" in sorunu …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Neden lojistik regresyon optimizasyonu için Newton yöntemini kullanmaya yinelemeli yeniden ağırlıklı en küçük kareler denir? Benim için net görünmüyor çünkü lojistik kayıp ve en az kar kaybı tamamen farklı şeyler.

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring