Pytania otagowane jako generalized-linear-model

Uogólnienie regresji liniowej pozwalające na relacje nieliniowe za pomocą „funkcji łącza” oraz na wariancję odpowiedzi zależną od przewidywanej wartości. (Nie należy mylić z „ogólnym modelem liniowym”, który rozszerza zwykły model liniowy na ogólną strukturę kowariancji i reakcję wielowymiarową).

1
Dopasowanie heteroscedastycznego uogólnionego modelu liniowego do odpowiedzi dwumianowych
Mam dane z następującego schematu eksperymentalnego: moje obserwacje są liczbami sukcesów ( K) z odpowiedniej liczby prób ( N), zmierzonymi dla dwóch grup, z których każda składa się z Iosobników, z Tzabiegów, w których w każdej takiej kombinacji czynników występują Rpowtórzenia . Stąd też zupełnie mam 2 * I * …
5
Regresja logistyczna dużych zbiorów danych
Mam zestaw danych zawierający około 5000 funkcji. Dla tych danych najpierw użyłem testu Chi Square do wyboru funkcji; potem otrzymałem około 1500 zmiennych, które wykazały związek istotności ze zmienną odpowiedzi. Teraz muszę dopasować do tego regresję logistyczną. Używam pakietu glmulti dla R (pakiet glmulti zapewnia efektywny wybór podzbiorów dla vlm), …
2
Oszacowanie parametrów za pomocą uogólnionych modeli liniowych
Domyślnie, gdy używamy glmfunkcji w R, używa iteracyjnie przeważonej metody najmniejszych kwadratów (IWLS) w celu znalezienia parametrów maksymalnego prawdopodobieństwa. Teraz mam dwa pytania. Czy szacunki IWLS gwarantują globalne maksimum funkcji wiarygodności? Na podstawie ostatniego slajdu w tej prezentacji, myślę, że nie! Chciałem się tylko upewnić. Czy możemy powiedzieć, że przyczyną …
2
Dlaczego reszty Pearsona z ujemnej regresji dwumianowej są mniejsze niż z regresji Poissona?
Mam te dane: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Przeprowadziłem regresję Poissona poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") I ujemna regresja dwumianowa: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Następnie obliczyłem statystyki dyspersji dla regresji Poissona: …
2
Założenia uogólnionych modeli liniowych
Na stronie 232 „towarzysza R do regresji stosowanej” notatka Fox i Weisberg Tylko rodzina Gaussa ma stałą wariancję, a we wszystkich innych GLM wariancja warunkowa y w zależy odxx\bf{x}μ(x)μ(x)\mu(x) Wcześniej zauważają, że wariancja warunkowa Poissona wynosi a dwumianowa to .μμ\muμ(1−μ)Nμ(1−μ)N\frac{\mu(1-\mu)}{N} Dla Gaussa jest to znane i często sprawdzane założenie (homoscedastyczność). …
1
Ogromne współczynniki regresji logistycznej - co to znaczy i co robić?
Otrzymuję ogromne współczynniki podczas regresji logistycznej, patrz współczynniki z 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 …
1
Rozkład błędów dla regresji liniowej i logistycznej
Przy ciągłych danych regresja liniowa zakłada, że ​​termin błędu jest rozproszony N (0, )Y=β1+β2)X2)+ uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2)σ2\sigma^2 1) Czy zakładamy, że Var (Y | x) jest również ~ N (0, )?σ2)σ2\sigma^2 2) Czym jest ten rozkład błędów w regresji logistycznej? Gdy dane mają postać 1 rekordu na przypadek, gdzie „Y” wynosi 1 …
1
Jak uzyskać standardowe błędy z regresji danych zliczanych z zerową liczbą R? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Poniższy kod PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = "response", se.fit = TRUE) tworzy 3-kolumnowy …
2
Dopasowanie mieszanego modelu Poissona GLM z losowym nachyleniem i punktem przecięcia
Obecnie pracuję nad serią modeli szeregów czasowych Poissona, próbując oszacować efekt zmiany sposobu zliczania (przejście z jednego testu diagnostycznego do drugiego), jednocześnie kontrolując inne trendy w czasie (powiedzmy ogólny wzrost w występowanie choroby). Mam dane dla wielu różnych stron. Chociaż majstrowałem również przy GAM, dopasowałem serię dość podstawowych GLM z …
1
Przewiduj poissony GLM z przesunięciem
Wiem, że to prawdopodobnie podstawowe pytanie ... Ale nie wydaje mi się, aby znaleźć odpowiedź. Dopasowuję GLM do rodziny Poisson, a następnie próbowałem przyjrzeć się prognozom, jednak wydaje się, że uwzględniono przesunięcie: 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") Dostaję skrzynki, a nie stawki ... Próbowałem też model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+ offset(log(population)), …
1
Jaka jest różnica między GLM a GEE?
Jaka jest różnica między modelem GLM (regresja logistyczna) ze zmienną odpowiedzi binarnej, która obejmuje podmiot i czas jako współzmienne, a analogicznym modelem GEE, który uwzględnia korelację między pomiarami w wielu punktach czasowych? Mój GLM wygląda następująco: Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) z funkcją …
1
Czy liczby zerowe muszą zostać dostosowane do testu współczynnika wiarygodności modeli Poissona / Loglinear?
Jeśli w tabeli kontyngencji znajdują się zera i dopasowujemy zagnieżdżone modele poissona / loglinearne (używając glmfunkcji R ) do testu współczynnika prawdopodobieństwa, czy musimy dopasować dane przed dopasowaniem modeli glm (np. Dodać 1/2 do wszystkich liczy się)? Oczywiście niektórych parametrów nie można oszacować bez pewnej korekty, ale w jaki sposób …
1
Czy istnieje prosty sposób na połączenie dwóch modeli GLM w R?
Mam dwa modele regresji logistycznej w R wykonane glm(). Oba używają tych samych zmiennych, ale zostały wykonane przy użyciu różnych podzbiorów macierzy. Czy istnieje prosty sposób na uzyskanie średniego modelu, który podaje średnie współczynników, a następnie użycie go z funkcją predykcji ()? [przepraszam, jeśli tego typu pytanie powinno zostać opublikowane …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.