«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Lojistik regresyon modeline uyurken sayım verilerini ortak değişken olarak kullanmak istiyorum. Sorum şu: Bağımsız değişkenler olarak sayım, negatif olmayan tamsayı değişkenleri kullanarak lojistik (ve daha genel olarak genelleştirilmiş doğrusal model) varsayımlarını ihlal ediyor muyum? Literatürde sıcak kullanım sayısı verilerinin sonuç olarak olduğu, fakat değişken olarak olmadığı konusunda birçok referans buldum; …

14 generalized-linear-model  count-data 

Projemde istatistiksel analiz için spotfire (S ++) kullanıyorum ve büyük bir veri kümesi için multinomiyal lojistik regresyon çalıştırmak zorundayım. En iyi algoritma mlogit olacağını biliyorum, ama ne yazık ki bu s ++ mevcut değildir. Ancak, bu regresyon için glm algoritması kullanma seçeneğim var. Burada iki şeyi açıklığa kavuşturmak istiyorum: 1. …

14 generalized-linear-model  logistic 

GLM'lerde hangi dağıtımların kullanılacağını öğrenmeye çalışıyorum ve normal dağıtımın ne zaman kullanılacağı konusunda biraz şaşkınım. Ders kitabımın bir bölümünde, normal bir dağılımın sınav puanlarını modellemek için iyi olabileceğini söylüyor. Bir sonraki bölümde, bir araba sigortası talebini modellemek için hangi dağıtımın uygun olacağını sorar. Bu kez, uygun dağılımların Gamma veya Ters …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

Genelleştirilmiş bir doğrusal modelin çıktısının bir parçası olarak, modeli değerlendirmek için boş ve artık sapma kullanılır. Sıklıkla bu miktarların formüllerini doygun modelin günlük olasılığı açısından ifade ediyorum, örneğin: /stats//a/113022/22199 , Lojistik Regresyon: Doygun bir model nasıl elde edilir Doymuş model, anladığım kadarıyla, gözlemlenen yanıta tam olarak uyan modeldir. Bu nedenle, …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Ben ağırlığın aile = "binom" ile glm nasıl çalıştığı ile çok karışık. Anladığım kadarıyla glm'nin family = "binomial" ile olasılığı şu şekilde belirtilir: select {ny}} p ^ {ny} (1-p) ^ {n (1-y )} = \ exp \ left (n \ sol [y \ log \ frac {p} {1-p} - \ …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 5 yıl önce kapalı . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: Min 1Q …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

Poisson regresyonunun bir hata terimi olup olmadığını merak ediyordum. Poisson regresyonunun rastgele etkileri ve hata terimi olabilir mi? Bu konuda kafam karıştı. Lojistik regresyonda, sonuç değişkeniniz ikili olduğu için hata terimi yoktur. Artık terimi olmayan tek glm modeli mi?

14 regression  mixed-model  generalized-linear-model  poisson-regression 

İşte bu soruya ilişkin bağlamım: Anlayabildiğim kadarıyla, ağırlıklı veri ve surveypaketi kullanırken R'de sıradan bir en küçük kareler regresyonunu çalıştıramayız . Burada kullanmak zorundayız svyglm(), bunun yerine genelleştirilmiş doğrusal bir model çalıştırıyor olmalıyız (aynı şey olabilir mi? Burada neyin farklı olduğu konusunda bulanıkım). OLS ve lm()fonksiyon aracılığıyla, yorumunu anladığım bir …

14 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Tek bir cevap değişkeni (sürekli / normal olarak dağılmış) ve 4 açıklayıcı değişkeni (3'ü faktör, dördüncüsü bir tamsayı) olan genelleştirilmiş doğrusal bir model yaptım. Kimlik bağlantısı işleviyle Gauss hata dağıtımı kullandım. Şu anda modelin genelleştirilmiş doğrusal modelin varsayımlarını karşıladığını kontrol ediyorum: Y'nin bağımsızlığı doğru bağlantı fonksiyonu Açıklayıcı değişkenlerin doğru ölçüm …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

Şu anda Gamma dağıtımını kullanarak bir GLM takmak için R sözdizimini anlamakta bir sorunum var. Her satır 3 ortak değişken ( X1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3 ), bir yanıt değişkeni ( YYY ) ve bir şekil parametresi ( KKK ) içeren bir veri kümesi var . Gamma dağılımının ölçeğini 3 değişkenin doğrusal …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

Ben sadece negatif bir binom GLM koştu ve bu çıktı: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

Bildiğim kadarıyla, lojistik model ile kesirli yanıt modeli (frm) arasındaki fark, frm'nin [0,1], ancak lojistiğin {0, 1} olduğu bağımlı değişkenin (Y) olmasıdır. Ayrıca frm, parametrelerini belirlemek için yarı olabilirlik tahmincisini kullanır. Normalde, glmlojistik modelleri elde etmek için kullanabiliriz glm(y ~ x1+x2, data = dat, family = binomial(logit)). Frm için, değiştirmek …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

Tarafından bir glm.nb yürüttüm glm1<-glm.nb(x~factor(group)) grup bir kategorik ve x bir metrik değişken. Sonuçların özetini almaya çalıştığımda, summary()veya kullanmama bağlı olarak biraz farklı sonuçlar alıyorum summary.glm. summary(glm1)bana verir ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 0.746 0.4555 factor(gruppe)3 0.3531 0.2085 1.693 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Bir lojistik regresyon modelinden (R'de glm) gelen tahminlerim beklediğim gibi 0 ile 1 arasında sınırlı değil. Lojistik regresyon anlayışım, giriş ve model parametrelerinizin doğrusal olarak birleştirilmesi ve yanıtın logit link işlevi kullanılarak bir olasılığa dönüştürülmesidir. Logit işlevi 0 ile 1 arasında sınırlandığından, tahminlerimin 0 ile 1 arasında sınırlanmasını bekledim. Ancak …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Oranların ve oranların analizi ile ilgili tavsiye ve yorumlar arıyorum. Özellikle oranların analizinin yapıldığı alanda yaygındır, ancak bunun sorunlu olabileceğini öne süren birkaç makale okudum, düşünüyorum: Kronmal, Richard A. 1993. Sahte korelasyon ve oran standardının yanlışlığı yeniden gözden geçirildi. Kraliyet İstatistik Kurumu Seri A 156 (3): 379-392 ve ilgili makaleler. …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding