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).

4
Strategia decydowania o odpowiednim modelu danych zliczania
Jaka jest właściwa strategia przy podejmowaniu decyzji, którego modelu użyć z danymi zliczania? Mam dane, które muszę zamodelować jako model wielopoziomowy i zalecono mi (na tej stronie), że najlepszym sposobem jest to poprzez błędy lub MCMCglmm. Jednak wciąż próbuję dowiedzieć się o statystykach bayesowskich i pomyślałem, że najpierw powinienem dopasować …
2
Dlaczego GLM różni się od LM z transformowaną zmienną
Jak wyjaśniono w tym podręczniku kursu (strona 1) , model liniowy można zapisać w postaci: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, gdzie jest zmienną odpowiedzi, a jest zmienną objaśniającą .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Często w celu spełnienia założeń testowych można przekształcić zmienną odpowiedzi. Na przykład, stosujemy funkcję …
1
Czy prawdopodobieństwo dziennika w GLM gwarantuje konwergencję do maksymalnych wartości globalnych?
Moje pytania to: Czy uogólnione modele liniowe (GLM) są gwarantowane, że osiągną globalne maksimum? Jeśli tak, to dlaczego? Co więcej, jakie są ograniczenia funkcji łączenia w celu zapewnienia wypukłości? Rozumiem GLM, że maksymalizują one wysoce nieliniową funkcję wiarygodności. Tak więc wyobrażam sobie, że istnieje kilka lokalnych maksimów, a zestaw parametrów, …
3
Jak wyjaśniłbyś uogólnione modele liniowe osobom bez tła statystycznego?
Zawsze trudno mi wyjaśnić odbiorcom techniki statystyczne bez tła statystycznego. Gdybym chciał wyjaśnić, czym jest GLM dla takich odbiorców (bez rzucania statystycznego żargonu), jaki byłby najlepszy lub najskuteczniejszy sposób? Zazwyczaj tłumaczę GLM trzema częściami - (1) składową losową, która jest zmienną odpowiedzi, (2) składową systematyczną, która jest predyktorami liniowymi, oraz …
2
Czy testy nadmiernej dyspersji w GLM są * przydatne *?
Zjawisko „nadmiernej dyspersji” w GLM powstaje za każdym razem, gdy używamy modelu, który ogranicza wariancję zmiennej odpowiedzi, a dane wykazują większą wariancję, niż pozwala na to ograniczenie modelu. Zdarza się to często podczas modelowania danych zliczeniowych przy użyciu Poissona GLM i można je zdiagnozować za pomocą dobrze znanych testów. Jeśli …
4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
2
Określenie struktury kowariancji: zalety i wady
Jakie są korzyści ze wskazania struktury kowariancji w GLM (zamiast traktowania wszystkich nie-diagonalnych wpisów w macierzy kowariancji jako zera)? Oprócz odzwierciedlenia tego, co wiemy o danych, robi to poprawić dobroć dopasowania? poprawić dokładność predykcyjną przetrzymywanych danych? pozwalają nam oszacować zakres kowariancji? Jakie są koszty nałożenia struktury kowariancji? Czy to dodać …
3
Czy model danych nieujemnych z grupowaniem zer (GLM Tweedie, GLM z zerowym napełnieniem itp.) Może przewidywać dokładne zera?
Rozkład Tweediego może modelować skośne dane z masą punktową równą zero, gdy parametr ppp (wykładnik w relacji średnia-wariancja) wynosi od 1 do 2. Podobnie model z napompowaniem zera (inaczej ciągły lub dyskretny) może mieć dużą liczbę zer. Mam problem ze zrozumieniem, dlaczego jest tak, że kiedy przewiduję lub obliczam dopasowane …
3
Kiedy używać GAM kontra GLM
Zdaję sobie sprawę, że może to być potencjalnie szerokie pytanie, ale zastanawiałem się, czy istnieją uogólnione założenia, które wskazują na użycie GAM (Uogólniony model addytywny) w stosunku do GLM (Uogólniony model liniowy)? Ktoś niedawno powiedział mi, że GAM należy używać tylko wtedy, gdy założę, że struktura danych jest „addytywna”, tj. …
2
Dlaczego regresja liniowa ma założenie dotyczące resztkowego, ale uogólnionego modelu liniowego ma założenia dotyczące reakcji?
Dlaczego regresja liniowa i model uogólniony mają niespójne założenia? W regresji liniowej zakładamy, że reszta pochodzi z gaussowskiego W innych regresjach (regresja logistyczna, regresja trucizny) zakładamy, że odpowiedź pochodzi z pewnego rozkładu (dwumianowy, pozycyjny itp.). Dlaczego czasami zakładamy, że pozostały czas, a innym czas na odpowiedź? Czy dlatego, że chcemy …
1
W jaki sposób efekty losowe z tylko 1 obserwacją wpłyną na uogólniony liniowy model mieszany?
Mam zestaw danych, w którym zmienna, której chciałbym użyć jako efektu losowego, ma tylko jedną obserwację dla niektórych poziomów. Opierając się na odpowiedziach na poprzednie pytania, stwierdziłem, że w zasadzie może być w porządku. Czy mogę dopasować model mieszany do obiektów, które mają tylko 1 obserwację? Model przechwytuje losowo - …
2
GLM: weryfikacja wyboru dystrybucji i funkcji łącza
Mam uogólniony model liniowy, który przyjmuje rozkład Gaussa i funkcję łączenia logów. Po dopasowaniu modelu sprawdzam wartości resztkowe: wykres QQ, wartości resztowe w stosunku do wartości przewidywanych, histogram reszt (potwierdzając, że należy zachować odpowiednią ostrożność). Wszystko wygląda dobrze. To wydaje mi się sugerować (dla mnie), że wybór rozkładu Gaussa był …
6
Czas spędzony na działaniu jako niezależna zmienna
Chcę uwzględnić czas spędzony na robieniu czegoś (np. Tygodni karmienia piersią) jako niezależną zmienną w modelu liniowym. Jednak niektóre obserwacje w ogóle nie angażują się w takie zachowanie. Kodowanie ich jako 0 nie jest w rzeczywistości prawdą, ponieważ 0 różni się jakościowo od dowolnej wartości> 0 (tj. Kobiety, które nie …
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.