Pytania otagowane jako lm

lm to nazwa funkcji modelu liniowego (tj. regresji wielorakiej) w pakiecie statystycznym R. W przypadku modeli liniowych w ogólności użyj zamiast tego tagu „linear-model”.

2
Regresja najmniejszych kwadratów Obliczenia algebry liniowej krok po kroku
Jako prequel pytania o modele mieszane liniowo w R i jako odniesienie dla początkujących / średniozaawansowanych miłośników statystyki, postanowiłem opublikować jako niezależny styl „pytania i odpowiedzi” kroki związane z „ręcznym” obliczeniem współczynniki i przewidywane wartości prostej regresji liniowej. Przykładem jest wbudowany zestaw danych R mtcars, który zostałby skonfigurowany jako mile …
4
Najlepszy sposób radzenia sobie z heteroscedastycznością?
Mam wykres wartości resztkowych modelu liniowego w funkcji dopasowanych wartości, w których heteroscedastyczność jest bardzo wyraźna. Jednak nie jestem pewien, jak powinienem postępować teraz, ponieważ o ile rozumiem ta heteroscedastyczność powoduje, że mój model liniowy jest nieważny. (Czy to prawda?) Użyj solidnego dopasowania liniowego za pomocą rlm()funkcji MASSpakietu, ponieważ jest …
1
Dlaczego lm () R zwraca inne współczynniki niż mój podręcznik?
tło Próbuję zrozumieć pierwszy przykład w kursie na temat dopasowywania modeli (więc może się to wydawać absurdalnie proste). Obliczenia wykonałem ręcznie i pasują one do przykładu, ale kiedy powtórzę je w R, współczynniki modelu są wyłączone. Myślałem, że różnica może wynikać z tego, że podręcznik używa wariancji populacji ( ), …
13 r  regression  self-study  lm 
1
Powtarzane miary anova: lm vs lmer
Próbuję odtworzyć kilka testów interakcji między obiema lmi lmerpowtarzanymi pomiarami (2x2x2). Powodem, dla którego chcę porównać obie metody, jest to, że GLM SPSS dla powtarzanych pomiarów daje dokładnie takie same wyniki, jak lmprzedstawione tutaj podejście, więc na koniec chcę porównać SPSS z R-lmer. Do tej pory udało mi się tylko …
2
Solidne wnioskowanie o regresji i estymatory Sandwich
Czy możesz podać przykład użycia estymatorów wielowarstwowych w celu przeprowadzenia silnego wnioskowania o regresji? Widzę ten przykład ?sandwich, ale nie do końca rozumiem, jak możemy przejść od lm(a ~ b, data)( zakodowany r ) do oszacowania i wartości p wynikającej z modelu regresji z wykorzystaniem macierzy wariancji-kowariancji zwróconej przez funkcję …
10 r  regression  lm  sandwich 
1
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
2
Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych
Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn <- function(data, …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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.