«generalized-linear-model» etiketlenmiş sorular

Bunun hakkında birkaç laboratuvar üyesi ile tartışıyordum ve birkaç kaynağa gittik, ancak yine de tam olarak cevabımız yok: Bir GLM'nin bir poisson ailesine sahip olduğunu söylediğimizde, diyelim ki artıkların dağılımı veya cevap değişkeni hakkında mı konuşalım? Çekişme noktaları Okuma bu o GLM varsayımlar gözlemlerin istatistiksel bağımsızlık, olduğunu bildiren makale bağlantı …

13 generalized-linear-model  residuals  assumptions 

İçinde R, glmfonksiyonu kullanarak bir lojistik regresyon için giriş verilerini formatlamak için üç yöntem vardır : Veriler her gözlem için "ikili" bir formatta olabilir (örneğin her gözlem için y = 0 veya 1); Veriler, "Wilkinson-Rogers" formatında (örneğin y = cbind(success, failure)), her sıra bir tedaviyi temsil eder; veya Veriler her …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

Arka fon: Princeton'ın GLM için MLE tahminini incelemeye çalışıyorum . Ben MLE tahmin temellerini anlamak: likelihood, score, gözlenen ve beklenen Fisher informationve Fisher scoringtekniği. Ve MLE tahmini ile basit doğrusal regresyonun nasıl gerekçelendirileceğini biliyorum . Soru: Bu yöntemin ilk satırını bile anlayamıyorum :( çalışma değişkenlerinin arkasındaki sezgi nedir :ziziz_i zi=η^i+(yi−μ^i)dηidμizi=η^i+(yi−μ^i)dηidμi …

13 regression  generalized-linear-model  maximum-likelihood  link-function  irls 

Verilerin binom olarak dağıtıldığı (meyve olgunlaşır ya da olmaz) tozlaşma hakkında bir makale revize ediyorum. Bu yüzden glmerbir rastgele etki (bireysel bitki) ve bir sabit etki (tedavi) ile kullandım. Bir yorumcu, bitkinin meyve seti üzerinde bir etkisi olup olmadığını bilmek istiyor - ancak glmersonuçları yorumlamakta sorun yaşıyorum . Web'de okudum …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

Sonuçlarımdan, GLM Gamma'nın çoğu varsayımı karşıladığı anlaşılıyor, ancak log dönüştürülmüş LM'ye göre önemli bir gelişme mi? Çoğu literatür Poisson ya da Binom GLM'leri ile uğraştı. RANDOMİZASYONU KULLANARAK GENELLEŞTİRİLMİŞ LİNEER MODEL VARSAYIMLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ makalesini çok yararlı buldum , ancak karar vermek için kullanılan gerçek grafiklerden yoksundur. Umarım deneyimi olan biri beni …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

Bazı Python ve Sklearn öğrenmeye çalışıyorum, ancak çalışmalarım için Poisson, Gamma ve özellikle Tweedie ailelerinden hata dağılımlarını kullanan regresyonları çalıştırmam gerekiyor. Onlarla ilgili belgelerde hiçbir şey görmüyorum, ancak R dağıtımının çeşitli kısımlarındalar, bu yüzden herhangi birinin Python için herhangi bir yerde uygulama görüp görmediğini merak ediyordum. Beni Tweedie dağıtımının SGD …

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

Glm formülünde bir faktör değişkeni (örn. M ve F seviyeli cinsiyet) kullanılırsa, kukla değişkenler oluşturulur ve glm modeli özetinde ilişkili katsayılarıyla (örn. Cinsiyet C) bulunabilir. Faktörü bu şekilde bölmek için R'ye güvenmek yerine, faktör bir dizi sayısal 0/1 değişkeni (örneğin, cinsiyetM (M için 1, F için 0), cinsiyetF (F için …

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

Bir GLM'nin tepki ölçeğinde model ortalama tahminleri hesaplamak için "doğru" olan neden ve neden? Bağlantı ölçeğinde model ortalama tahminini hesaplayın ve sonra yanıt ölçeğine geri dönüştürün veya Tahminleri yanıt ölçeğine geri dönüştürün ve sonra model ortalamasını hesaplayın Tahminler yakındır, ancak model bir GLM ise eşit değildir. Farklı R paketleri her …

12 generalized-linear-model  model-averaging 

Kamaların GLM modellerinde değil, yalnızca GAM modellerinde bulunması yanlış mıdır? Bunu bir süre önce duydum ve bunun sadece bir yanlış anlama mı yoksa bir gerçeği mi olduğunu merak ettim. İşte bir örnek:

12 generalized-linear-model  splines 

Bir süredir 2 örnek oranlı testler yapmak için doğrusal modeller kullanıyorum, ancak bunun tamamen doğru olmayabileceğini fark ettim. Binom ailesi + kimlik bağlantısı ile genelleştirilmiş doğrusal bir modelin kullanılmasının tam olarak ayrılmamış 2 örnek oranlı test sonuçları verdiği görülmektedir. Bununla birlikte, doğrusal bir model (veya gaussian ailesiyle glm) kullanmak biraz …

12 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  proportion 

Sırtı regresyonunun, her veri bağımlı değişkenler için 0 ve bağımsız değişkenler için kkk veya sıfırın kare kökü kullanılarak oluşturulduğu orijinal veri matrisine veri satırları eklenerek elde edilebileceğini okudum . Daha sonra her bağımsız değişken için bir satır eklenir. Lojistik regresyon veya diğer GLM'ler de dahil olmak üzere tüm vakalar için …

12 logistic  generalized-linear-model  ridge-regression 

Denek içi bir deney kullanarak deneysel araştırmalardan elde edilen sayım verilerini modellerken bir dizi pratik soru ile karşılaştım. Denemeyi, verileri ve şimdiye kadar yaptığım şeyleri kısaca açıklıyorum, ardından sorularımı takip ediyorum. Katılımcıların bir örneğine sırayla dört farklı film gösterildi. Her filmden sonra, RQ (tahmin edilen sayım değişkeni) için ilgi çekici …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

İngiltere'de kafa travması veri tabanındaki retrospektif verilere dayanan bir lojistik regresyon modeli geliştiriyorum. Kilit sonuç 30 günlük mortalite ("Hayatta Kalma" ölçüsü olarak ifade edilir). Önceki çalışmalarda sonuç üzerinde önemli etkisi olduğuna dair kanıtları yayınlanmış diğer önlemler şunlardır: Year - Year of procedure = 1994-2013 Age - Age of patient = …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Bu makale , verileri analiz etmek için genelleştirilmiş doğrusal modeller (hem binom hem de negatif binom hata dağılımları) kullanmaktadır. Ama sonra yöntemlerin istatistiksel analiz bölümünde bu ifade var: ve ikincisi Lojistik Regresyon Modelleri kullanılarak varlık verilerini ve Genelleştirilmiş Doğrusal Model (GLM) kullanarak yiyecek arama zamanı verilerini modelleyerek. Toplayıcı zaman verilerinin …

12 generalized-linear-model  assumptions