Запитання з тегом «generalized-linear-model»

Я використовую пакет robustbase, щоб виконати оцінку glm . Однак коли я це роблю, я отримую таку помилку: Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 Що це означає / вказує? І як я можу це налагодити? PS. Якщо вам потрібно …

29 r  generalized-linear-model  robust 

Я щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я знайшов формулу для псевдо у книзі Розширення лінійної моделі з R, Джуліан Дж. Фаравей (стор. 59).R2R2R^2 1−ResidualDevianceNullDeviance1−ResidualDevianceNullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . Це загальна формула псевдо для GLM?R2R2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

Я запускаю GEE на 3-х рівневих незбалансованих даних, використовуючи посилання logit. Чим це відрізняється (з точки зору висновків, які я можу зробити і значення коефіцієнтів) від GLM зі змішаними ефектами (GLMM) та logit-посиланням? Більш детально: Спостереження - це поодинокі випробування на Бернуллі. Вони групуються, згруповані в класи та школи. Використання …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

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 виникло питання щодо негативної біноміальної регресії: Припустимо, у вас є такі команди: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Зауважте, що автомобілі - це набір даних, який доступний в R, і мені не дуже важливо, чи має ця модель сенс.) Що я хотів би знати: це як інтерпретувати змінну theta(повернуту …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

В даний час я борюся з пошуком правильної моделі для складних підрахунків даних (залежна змінна). Я спробував різні моделі (для моїх даних потрібні моделі змішаних ефектів), таких як lmerі lme4(з перетворенням журналу), а також узагальнені лінійні змішані ефекти з різними сімействами, такими як гауссова або негативна двочлен. Однак я зовсім …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

Ось невеличка інформація про мою ситуацію: мої дані стосуються кількості здобичі, яку з'їдає хижак. Оскільки кількість видобутку обмежена (25 доступних) у кожному випробуванні, у мене був стовпчик "Зразок", який представляє кількість доступної здобичі (так, 25 у кожному випробуванні), та інший під назвою "Порахувати", який був кількістю успіху ( скільки здобичі …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

Я намагаюся вписати дані в GLM (пуассонова регресія) в Р. Коли я побудував залишки проти встановлених значень, графік створив кілька (майже лінійних із невеликою увігнутою кривою) "лінії". Що це означає? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

У мене є питання щодо семантики, на яке я хотів би думати колеги-статистики. Ми знаємо, що такі моделі, як логістична, пуассонова тощо, потрапляють під парасольку узагальнених лінійних моделей. Модель включає нелінійні функції параметрів, які можуть, в свою чергу, моделюватися за допомогою лінійної рамки моделі за допомогою відповідної функції зв'язку. Мені …

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

Я бачив два типи формулювання логістичних втрат. Ми можемо легко показати, що вони однакові, єдиною різницею є визначення мітки yyy . Формулювання / позначення 1, y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} : L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) де p=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac 1 {1+\exp(-\beta^Tx)} , де логістична функція відображає дійсне числоβTxβTx\beta^T xна 0,1 інтервал. Формулювання / позначення 2, …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

Я шукаю розширений випадок лінійної регресії, що ілюструє кроки, необхідні для моделювання складних, декількох нелінійних зв’язків за допомогою GLM або OLS. Напрочуд складно знайти ресурси, що виходять за рамки базових шкільних прикладів: більшість прочитаних книг не піде далі, ніж перетворення журналу відповіді, поєднане з BoxCox одного прогноктора, або природний сплайн …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Я хотів би помістити лінійну модель (lm), де дисперсія залишків явно залежить від пояснювальної змінної. Я знаю, як це зробити, використовуючи glm з сімейством Gamma для моделювання дисперсії, а потім вводять його обернення у вагах у функції lm (приклад: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) Мені було цікаво: Це єдиний прийом? Які ще …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

Я розумію , що тест Вальда для коефіцієнтів регресії заснований на наступному властивості , який містить асимптотично (наприклад Вассермана (2006): All статистики , сторінки 153, 214-215): деβпозначає розрахунковий коефіцієнт регресії,^з(β)позначає стандартну помилку коефіцієнта регресії іβ0є значенням процентного (β-зазвичай0 перевірити, чи коефіцієнт значно відрізняється від 0). Отже,тестрозміруαWald такий: відхилитиH0,коли| W| >zα/(β^−β0)seˆ(β^)∼N(0,1)(β^−β0)se^(β^)∼N(0,1) …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

Коротка версія: Ми знаємо, що логістичну регресію та пробіт-регресію можна інтерпретувати як такі, що включають суцільну приховану змінну, яка стає дискретизованою відповідно до деякого фіксованого порогу перед спостереженням. Чи існує аналогічна латентна мінлива інтерпретація, скажімо, для пуассонової регресії? Як щодо біноміальної регресії (наприклад, logit або probit), коли є більше двох …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable