Запитання з тегом «beta-regression»

Я маю на увазі побудувати модель, яка передбачає співвідношення , де a ≤ b і a > 0 і b > 0 . Отже, співвідношення було б між 0 і 1 .а / бa/ba/ba ≤ ba≤ba \le ba > 0a>0a > 0b > 0b>0b > 0000111 Я міг би використовувати …

42 regression  logistic  generalized-linear-model  beta-distribution  beta-regression 

Передумовою є ця цитата з віньєтки пакету R betareg1 . Крім того, модель поділяє деякі властивості (такі як лінійний предиктор, функція зв'язку, параметр дисперсії) з узагальненими лінійними моделями (GLM; McCullagh та Nelder 1989), але це не є особливим випадком цієї рамки (навіть не для фіксованої дисперсії ) Ця відповідь також …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

У мене є деякі дані в [0,1], які я хотів би проаналізувати за допомогою бета-регресії. Звичайно, щось потрібно зробити, щоб вмістити 0,1 значення. Мені не подобається змінювати дані, щоб відповідати моделі. також я не вірю, що інфляція нуля і 1 - це гарна ідея, тому що я вважаю, що в …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Я намагаюся створити модель, для якої у мене є змінна відповідь, яка є пропорцією між 0 і 1, сюди входить досить багато 0 і 1, але також багато значень між ними. Я думаю про спробу бета-регресії. Пакет, який я знайшов для R (betareg), допускає значення лише між 0 і 1, …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Бета-регресія (тобто GLM з бета-розподілом і, як правило, функцією посилання logit) часто рекомендується мати справу з змінною, яка залежить від відповіді, приймаючи значення між 0 і 1, такі як дроби, коефіцієнти або ймовірності: Регресія для результату (відношення або частка) між 0 і 1 . Однак завжди стверджується, що бета-регресію не …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Нещодавно мене зацікавило впровадження бета-регресійної моделі, для результатів якої пропорція. Зауважимо, що цей результат не впишеться у двочленний контекст, оскільки в цьому контексті немає змістовної концепції дискретного "успіху". Насправді результат насправді є часткою тривалості; чисельник - це кількість секунд, коли певна умова активна за загальну кількість секунд, протягом яких умова …

14 logit  beta-regression 

У мене є набір даних, що складається з пропорцій, які вимірюють "рівень активності" окремих пуголовків, тому встановлюють значення, пов'язані між 0 і 1. Ці дані збираються шляхом підрахунку кількості разів, яку людина перемістив за певний проміжок часу (1 для руху, 0 без руху), а потім усереднюється для створення одного значення …

12 r  mixed-model  random-effects-model  beta-distribution  beta-regression 

Як на практиці обчислюється матриця помилок var / cov статистичними пакетами аналізу? Ця ідея мені зрозуміла в теорії. Але не на практиці. Я маю на увазі, якщо у мене є вектор випадкових змінних , я розумію, що матриця дисперсії / коваріації буде надано зовнішній добуток векторів відхилення від середнього значення: …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

Я намагаюся моделювати змінну відповідей, яка теоретично обмежена між -225 та +225. Змінна - це загальна оцінка, яку отримували суб'єкти під час гри. Хоча теоретично суб'єкти можуть набрати +225. Незважаючи на це, оскільки оцінка залежала не тільки від дій суб'єктів, але і від дій інших дій, максимум, кого хто забив …

11 regression  data-transformation  beta-distribution  bounds  beta-regression 

Я намагаюся побудувати модель, де відповідь є пропорційною (це фактично частка голосів, яку отримує партія в округах). Її розподіл не є нормальним, тому я вирішив моделювати його бета-розподілом. У мене також є кілька прогнозів. Однак я не знаю, як це написати в BUGS / JAGS / STAN (JAGS був би …

10 bayesian  jags  bugs  beta-regression  stan 

Це має підійти --- прогнозування речей, які застрягли між 0 і 1. У своїй серії я підозрюю авторегресійний компонент, а також компонент, що повертає середнє значення, тому я хочу щось, що я можу інтерпретувати як ARIMA ---, але я не хочу, щоб він в майбутньому збивався до 1000% . Ви …

10 time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression 

Припустимо, я підхожу до біноміальної регресії та отримаю точкові оцінки та дисперсійно-коваріантну матрицю коефіцієнтів регресії. Це дозволить мені отримати ІС для очікуваної частки успіхів у майбутньому експерименті,ppp, але мені потрібна ІС для спостережуваної пропорції. Було опубліковано кілька пов’язаних відповідей, включаючи моделювання (припустимо, я цього не хочу робити) та посилання на …

9 confidence-interval  binomial  beta-binomial  beta-regression  gamlss 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

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