Запитання з тегом «generalized-linear-model»

У мене є дані з наступної експериментальної конструкції: мої спостереження - це підрахунок кількості успіхів ( K) від відповідної кількості випробувань ( N), виміряних для двох груп, що складаються з Iіндивідуумів, з Tметодів лікування, де у кожній такій факторній комбінації є Rповтори . Отже, я маю 2 * I * …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

У мене набір даних близько 5000 функцій. Для цих даних я вперше використав тест Chi Square для вибору особливостей; після цього я отримав близько 1500 змінних, які показали залежність значущості від змінної відповіді. Тепер мені потрібно підходити до цього логістичної регресії. Я використовую пакунок glmulti для R (пакет glmulti забезпечує …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

За замовчуванням, коли ми використовуємо glmфункцію в R, він використовує метод ітераційно перезавантажених найменших квадратів (IWLS), щоб знайти максимальну оцінку ймовірності параметрів. Зараз у мене два питання. Чи гарантують оцінки IWLS глобальний максимум функції ймовірності? На основі останнього слайду в цій презентації, я думаю, це не так! Я просто хотів …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

У мене є ці дані: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Я провів пуассонову регресію poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") І негативна біноміальна регресія: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Тоді я обчислював статистику …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

На сторінці 232 статті "Супутник R застосованій регресії" відзначають Фокс та Вайсберг Тільки сім'я Гаусса має постійну дисперсію, а у всіх інших GLM умовна дисперсія y at xx\bf{x} залежить від μ(x)μ(x)\mu(x) Раніше вони зазначали, що умовна дисперсія Пуассона є μμ\mu а двочлен є μ(1−μ)Nμ(1−μ)N\frac{\mu(1-\mu)}{N}. Для гауссів це звичне і часто …

9 logistic  generalized-linear-model 

Я отримую величезні коефіцієнти під час логістичної регресії, дивіться коефіцієнти з 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 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

При безперервних даних лінійна регресія передбачає, що термін помилки розподіляється N (0, )Y=β1+β2Х2+ уY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) Чи вважаємо ми, що Var (Y | x) аналогічно ~ N (0, )?σ2σ2\sigma^2 2) Що таке розподіл помилок при логістичній регресії? Коли дані є у формі 1 запису на випадок, де "Y" дорівнює 1 або …

9 logistic  generalized-linear-model 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Наступний код PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = "response", se.fit = TRUE) створює 3-стовпець data.frame--PredictNew, …

9 r  generalized-linear-model  count-data  zero-inflation 

В даний час я працюю над серією моделей часових рядів Пуассона, намагаючись оцінити ефект зміни того, як були отримані підрахунки (перехід від одного діагностичного тесту до іншого), контролюючи інші тенденції з часом (скажімо, загальне збільшення рівня захворюваність). У мене є дані для кількох різних сайтів. Хоча я також займався GAM, …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model 

Я читаю A. Agresti (2007), Вступ до категоричного аналізу даних , 2-е. видання, і я не впевнений, чи правильно я розумію цей параграф (с.106, 4.2.1) (хоча це має бути легко): У таблиці 3.1 про хропіння та захворювання серця в попередній главі 254 суб'єкти повідомляли про хропіння щовечора, з них 30 …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Я знаю, що це, мабуть, основне питання ... Але я, здається, не знаходжу відповіді. Я підходив до ГМ з родиною Пуассона, а потім намагався ознайомитись з прогнозами, однак зміщення, здається, враховується: 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") Я отримую випадки не ставки ... Я також спробував model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+ offset(log(population)), …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset 

Чим відрізняється модель GLM (логістична регресія) від бінарної змінної відповіді, що включає предмет і час у вигляді коваріатів, і аналогічну модель GEE, яка враховує кореляцію між вимірюваннями в декількох часових точках? Мій GLM виглядає так: Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) з функцією посилання …

9 generalized-linear-model  gee 

Якщо в таблиці непередбачених ситуацій є 0, і ми встановлюємо вкладені моделі Пуассона / Логінеар (використовуючи glmфункцію R ) для тесту на коефіцієнт вірогідності, чи потрібно нам коригувати дані до встановлення моделей GLM (наприклад, додати 1/2 до всіх підрахунки)? Очевидно, що деякі параметри неможливо оцінити без певного коригування, але як …

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

У мене є дві моделі логістичної регресії в R, виготовлені з glm(). Вони обидва використовують однакові змінні, але були зроблені з використанням різних підмножин матриці. Чи є простий спосіб отримати середню модель, яка дає значення коефіцієнтів, а потім використовувати це за допомогою функції predict ()? [Вибачте, якщо цей тип запитань …

9 r  generalized-linear-model