Запитання з тегом «generalized-linear-model»

Я намагаюся розмістити для себе, коли доречно використовувати тип регресії (геометричний, пуассонський, негативний двочлен) з даними підрахунку, в рамках GLM (лише 3 з 8 розподілів GLM використовуються для підрахунку даних, хоча більшість з них Я читав центри навколо негативних біноміальних та пуассонових розподілів). Коли використовувати дані Пуассона проти геометричних та …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

Це запитання було перенесено із переповнення стека, оскільки на нього можна відповісти на перехресному підтвердженні. Мігрували 5 років тому . У мене є питання щодо інтерпретації параметрів для GLM з розподіленою залежною змінною гамми. Це те, що R повертається для мого GLM за допомогою посилання: Call: glm(formula = income ~ …

21 r  generalized-linear-model  interpretation  gamma-distribution 

Регресія Пуассона - це GLM з функцією log-link. Альтернативний спосіб моделювання нерозподілених даних підрахунку - це попередня обробка, взяття журналу (а точніше, журналу (1 + кількість) для обробки 0). Якщо ви регресуєте з мінімальними квадратами для відповідей підрахунку журналів, це пов’язано з регресією Пуассона? Чи може вона впоратися з подібними …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Я намагаюся пристосувати узагальнені лінійні моделі до деяких наборів даних про підрахунок, які можуть або не можуть бути перерозподілені. Два канонічні розподіли, які застосовуються тут, - пуассонівський та негативний біноміал (Негбін), з EV та дисперсієюмкмк\mu Va rП= μVаrП=мкVar_P = \mu Va rNБ= μ + μ2θVаrNБ=мк+мк2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} які …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

У мене є такий результат від запуску функції glm. Як можна інтерпретувати такі значення: Нульове відхилення Залишкове відхилення AIC Чи мають вони щось спільне з доброю формою? Чи можу я обчислити деяку корисність міри придатності з таких результатів, як R-квадрат або будь-який інший захід? Call: glm(formula = tmpData$Y ~ tmpData$X1 …

21 r  regression  generalized-linear-model 

Я маю справу з Баєсовою ієрархічною лінійною моделлю , тут мережа описує її. YYY являє собою щоденний продаж товару в супермаркеті (спостерігається). ХXX - відома матриця регресорів, що включає ціни, акції, день тижня, погоду, свята. 1SSS - невідомий латентний рівень запасів кожного товару, який викликає найбільшу кількість проблем і який …

20 regression  bayesian  neural-networks  generalized-linear-model  bayesian-network 

У нас є багато хороших дискусій про ідеальне розділення в логістичній регресії. Такі як, Логістична регресія в R призвели до ідеального роз'єднання (феномен Хока-Доннера). А тепер що? і логістична регресійна модель не збігається . Я особисто все ще вважаю, що це не інтуїтивно, чому це буде проблема і чому додавання …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

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 

Чи існує (сильніша?) Альтернатива трансформації кореня квадратного дугу для даних про відсотки / пропорції? У наборі даних, над яким я працюю на даний момент, позначена гетеросцедастичність залишається після того, як я застосую цю трансформацію, тобто графік залишків та встановлених значень все ще є дуже ромбоїдним. Відредаговано для відповіді на коментарі: …

20 data-transformation  generalized-linear-model  heteroscedasticity 

Я використовую R, і я аналізував свої дані за допомогою GLM за допомогою біноміального зв'язку. Я хочу знати, яке значення перехоплює у вихідній таблиці. Перехоплення для однієї з моїх моделей суттєво відрізняється, проте змінна - ні. Що це означає? Що таке перехоплення. Я не знаю, чи я просто плутаю себе, …

20 r  generalized-linear-model 

У мене є таблиця даних T1, яка містить майже тисячу змінних (V1) і близько 200 мільйонів точок даних. Дані рідкі, і більшість записів - NA. У кожній точці даних є унікальний пара ідентифікатора та дати, який можна відрізняти від іншого. У мене є ще одна таблиця T2, яка містить окремий …

19 r  generalized-linear-model  missing-data 

Це здається таким елементарним, але я завжди зациклююся на цьому ... Більшість даних, з якими я маю справу, не є нормальними, а більшість аналізів базується на структурі GLM. Для мого поточного аналізу у мене є змінна відповідь, яка "швидкість ходьби" (метри / хвилина). Мені легко визначити, що я не можу …

19 generalized-linear-model  stata  gamma-distribution 

У мене є графік залишкових значень лінійної моделі у функціонуванні встановлених значень, де гетероскедастичність дуже чітка. Однак я не впевнений, як мені діяти зараз, тому що, наскільки я розумію, ця гетероскедастичність робить мою лінійну модель недійсною. (Це так?) Використовуйте надійну лінійну підгонку, використовуючи rlm()функцію MASSупаковки, оскільки це, мабуть, надійно для …

19 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  lm 

Мені потрібні поради щодо двох головних дилем у моєму дослідженні - це тематичне дослідження трьох великих фармацевтичних препаратів та інновацій. Кількість патентів на рік є залежною змінною. Мої запитання є Які найважливіші критерії для хорошої моделі? Що більше / менш важливо? Хіба що більшість чи всі змінні будуть значущими? Це …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Чому використання методу Ньютона для оптимізації логістичної регресії називають ітераційними перезваженими найменшими квадратами? Мені це здається незрозумілим, оскільки логістичні втрати та найменші втрати квадратів - це абсолютно різні речі.

19 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring