Pytania otagowane jako link-function

Jaka jest różnica między modelem Logit a modelem Probit ? Bardziej interesuje mnie wiedza o tym, kiedy stosować regresję logistyczną, a kiedy Probit. Jeśli jest jakaś literatura, która definiuje ją za pomocą R , to też byłoby pomocne.

299 r  generalized-linear-model  logistic  probit  link-function 

Jaka jest różnica między terminami „funkcja łącza” i „kanoniczna funkcja łącza”? Czy są też (teoretyczne) zalety używania jednego nad drugim? Na przykład binarna zmienna odpowiedzi może być modelowana przy użyciu wielu funkcji łącza, takich jak logit , probit itp. Jednak logit tutaj jest uważany za „kanoniczną” funkcję łącza.

65 logistic  generalized-linear-model  link-function 

Staram się zrozumieć filozofię stojącą za używaniem Uogólnionego Modelu Liniowego (GLM) vs Modelu Liniowego (LM). Poniżej utworzyłem przykładowy zestaw danych, w którym: log( y) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon W przykładzie nie ma błędu w funkcji wielkości y , więc założyłbym , że najlepszy byłby model liniowy …

55 r  generalized-linear-model  linear-model  gamma-distribution  link-function 

Jaki jest cel funkcji łączenia jako elementu uogólnionego modelu liniowego? Dlaczego tego potrzebujemy? Wikipedia stwierdza: Wygodne może być dopasowanie dziedziny funkcji link do zakresu średniej funkcji dystrybucji Jaka jest zaleta robienia tego?

35 regression  generalized-linear-model  link-function  irls 

Mam pytanie dotyczące semantyki, na które chciałbym poznać opinie innych statystyk. Wiemy, że modele takie jak logistyka, Poisson itp. Mieszczą się w zasięgu uogólnionych modeli liniowych. Model zawiera nieliniowe funkcje parametrów, które z kolei mogą być modelowane przy użyciu szkieletu modelu liniowego przy użyciu odpowiedniej funkcji łączenia. Zastanawiam się, czy …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Prawie wszystko, co czytam o regresji liniowej i GLM sprowadza się do tego: gdzie f ( x , β ) jest nie rosnącą lub nie malejącą funkcją x, a β jest parametrem, który oceniasz i testujesz hipotezy na temat. Istnieją dziesiątki funkcji łączenia i przekształceń y i x, dzięki którym …

18 generalized-linear-model  nonlinear-regression  link-function 

Mam dane dotyczące gęstości ryb, które próbuję porównać między kilkoma różnymi technikami zbierania, dane mają wiele zer, a histogram wygląda na vaugley odpowiedni dla rozkładu Poissona, z tym wyjątkiem, że jako gęstości nie są to dane całkowite. Jestem stosunkowo nowy w GLM i przez ostatnie kilka dni szukałem w Internecie, …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

Myślałem o tym problemie. Zwykłą funkcją logistyczną do modelowania danych binarnych jest: Jednak czy funkcja logit, która jest krzywą w kształcie litery S, zawsze jest najlepsza do modelowania danych? Być może masz powód, by sądzić, że twoje dane nie są zgodne z normalną krzywą w kształcie litery S, ale z …

15 logistic  references  link-function 

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 …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

Tło: Staram się śledzić ocenę Princeton dotyczącą oszacowania MLE dla GLM . I zrozumieć podstawy szacowania MLE: likelihood, score, obserwowane i oczekiwane Fisher informationi Fisher scoringtechnika. I wiem, jak uzasadnić prostą regresję liniową estymacją MLE . Pytanie: Nie rozumiem nawet pierwszego wiersza tej metody :( Jaka intuicja kryje się za …

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

Ja przeprowadzenia regresji Poissona z celem końcowym porównywania (i przy różnicy) prognozowane średnie zliczenie pomiędzy dwoma poziomami czynnika w moim , trzymając inny model współzmiennych (które są binarne ) stała. Zastanawiałem się, czy ktokolwiek mógłby udzielić praktycznych porad, kiedy użyć linku dziennika zamiast linku tożsamości. Jakie są zalety tych dwóch …

12 logistic  poisson-regression  link-function 

Biorąc pod uwagę ten sam zestaw zmiennych towarzyszących i rodziny dystrybucji, jak mogę porównać modele posiadające różne funkcje łącza? Myślę, że poprawną odpowiedzią jest „AIC / BIC”, ale nie jestem w 100% pewien. Czy można mieć modele zagnieżdżone, jeśli mają inne łącze?

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

Myślałem, że kanoniczna funkcja połączenia pochodzi z naturalnego parametru rodziny wykładniczej. Powiedzmy, rozważ rodzinę f ( y , θ , ψ ) = exp { y θ - b ( θ )g(⋅)g(⋅)g(\cdot) a następnieθ=θ(μ)jest kanoniczną funkcją łącza. Weźmyjako przykładrozkład Bernoulliego, mamy P(Y=y)=μy(1-μ)1-y=exp{ylogμf(y,θ,ψ)=exp{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)}f(y,θ,ψ)=exp⁡{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)} f(y,\theta,\psi)=\exp\left\{\frac{y\theta-b(\theta)}{a(\psi)}-c(y,\psi)\right\} θ=θ(μ)θ=θ(μ)\theta=\theta(\mu) Tak więc kanoniczna funkcja łączag(μ)=logμP(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp{ylogμ1−μ+log(1−μ)}P(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp⁡{ylog⁡μ1−μ+log⁡(1−μ)} P(Y=y)=\mu^{y}(1-\mu)^{1-y}=\exp\left\{y\log\frac{\mu}{1-\mu}+\log{(1-\mu)}\right\} …

12 generalized-linear-model  link-function 

Dla prostego przykładu załóżmy, że istnieją dwa modele regresji liniowej 1 Model posiada trzy czynniki prognostyczne, x1a, x2b, ix2c Model 2 ma trzy predyktory z modelu 1 i dwa dodatkowe predyktory x2aorazx2b Istnieje równanie regresji populacji, w którym wyjaśniona wariancja populacji wynosi ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)} dla Modelu 1 i ρ2(2)ρ(2)2\rho^2_{(2)} dla Modelu …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc