Запитання з тегом «generalized-linear-model»

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Я знаю, що мені щось не вистачає в моєму розумінні логістичної регресії, і я дуже вдячний за будь-яку допомогу. Наскільки я розумію, логістична регресія передбачає, що ймовірність результату '1' за даними входів є лінійною комбінацією входів, переданих через функцію обернено-логістичної. Це є прикладом у наступному R-коді: #create data: x1 = …

45 r  regression  logistic  generalized-linear-model  simulation 

Зокрема, я хочу знати, чи є різниця між lm(y ~ x1 + x2)та glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Я думаю, що цей конкретний випадок glm дорівнює lm. Я помиляюся?

45 r  normal-distribution  generalized-linear-model  lm 

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 

Це запитання є відповіддю на відповідь @Greg Snow щодо запитання, яке я задав щодо аналізу потужності з логістичною регресією та SAS Proc GLMPOWER. Якщо я розробляю експеримент і аналізую результати факторної логістичної регресії, як я можу використовувати моделювання (і тут ) для проведення аналізу потужності? Ось простий приклад, коли є …

39 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  power-analysis 

Я створив логістичну регресію, де змінна результат вилікується після лікування ( Cureпроти No Cure). Усі пацієнти цього дослідження отримували лікування. Мене цікавить, чи пов’язаний діабет із цим результатом. У R мій результат логістичної регресії виглядає так: Call: glm(formula = Cure ~ Diabetes, family = binomial(link = "logit"), data = All_patients) …

37 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio 

Яке призначення функції зв’язку як складової узагальненої лінійної моделі? Навіщо нам це потрібно? У Вікіпедії зазначено: Це може бути зручно співставити домен функції зв’язку з діапазоном середнього значення функції розподілу Яка перевага в цьому?

35 regression  generalized-linear-model  link-function  irls 

У мене є логістична модель GLM з 8 змінними. Я провів тест-ква-квадрат у R anova(glm.model,test='Chisq')та 2 змінних виявились прогнозними, коли упорядковано у верхній частині тесту, і не так сильно, коли замовлено внизу. Напрошується summary(glm.model)думка, що їх коефіцієнти незначні (високе р-значення). У цьому випадку здається, що змінні не є істотними. Мені …

35 r  regression  logistic  statistical-significance  generalized-linear-model 

Мені цікаво, чим відрізняються змішані та не змішані GLM. Наприклад, у SPSS випадаюче меню дозволяє користувачам підходити або до: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Чи по-різному вони мають справу з відсутніми значеннями? Моя залежна змінна є двійковою, і у мене є кілька …

34 mixed-model  generalized-linear-model  glmm  gee 

Я шукаю вказівки, як інтерпретувати залишкові сюжети GLM-моделей. Особливо пуассонова, негативна біноміальна, біноміальна моделі. Чого ми можемо очікувати від цих сюжетів, коли моделі "правильні"? (наприклад, ми очікуємо, що дисперсія буде зростати зі збільшенням прогнозованого значення для роботи з моделлю Пуассона) Я знаю, що відповіді залежать від моделей. Будь-які посилання (або …

33 generalized-linear-model  diagnostic  residuals 

Візьмемо і та припустимо, що ми змоделюємо завдання передбачити y задане x за допомогою логістичної регресії. Коли коефіцієнти логістичної регресії можна записати у закритому вигляді?x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dy∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} Одним із прикладів є використання насиченої моделі. Тобто визначте , де індексує набори в наборі потужностей , а повертає 1, якщо …

31 logistic  generalized-linear-model 

Я сподіваюсь, що хтось може надати інтуїтивний огляд того, що таке квазібіномічний розподіл і що він робить. Мене особливо цікавлять такі моменти: Наскільки квазібіноміальне відрізняється від біноміального розподілу. Коли змінна відповіді є пропорцією (приклади значень включають 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), квазібіноміальна модель буде працювати в R, але біноміальна модель не …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

Я працюю з великим набором даних (конфіденційним, тому я не можу надто багато поділитися), і прийшов до висновку, що необхідна негативна біноміальна регресія. Я ніколи раніше не робив регрес glm, і не можу знайти чіткої інформації про те, що таке припущення. Вони однакові для MLR? Чи можу я перетворити змінні …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

У простому випадку лінійної регресії можна отримати оцінку найменшого квадрата таким чином, що вам не потрібно знати щоб оцінюватиy=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Припустимо , що у мене y=β1x1+β2x2y=β1x1+β2x2y=\beta_1x_1+\beta_2x_2 , як я вивести β 1 без оцінки β 2 ? чи це неможливо?β^1β^1\hat\beta_1β^2β^2\hat\beta_2

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

Чи може хто-небудь сказати мені, як інтерпретувати графіки "залишки та пристосованість", "нормальні q-q", "масштаб-розташування" та "залишки проти важеля"? Я встановлюю двочленний GLM, зберігаю його, а потім малюю його.

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot