Запитання з тегом «generalized-linear-model»

Яка відповідна стратегія для вирішення, яку модель використовувати для даних лічильників? У мене є кількість даних, які мені потрібні для моделювання як багаторівневої моделі, і мені було рекомендовано (на цьому веб-сайті), що найкращий спосіб зробити це через помилки або MCMCglmm. Однак я все ще намагаюся дізнатися про байєсівську статистику, і …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

Як пояснено у цьому розкладі курсу (стор. 1) , лінійну модель можна записати у вигляді: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, де - змінна відповіді, а - пояснювальна змінна .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Часто з метою задоволення тестових припущень можна перетворити змінну відповіді. Наприклад, ми застосовуємо функцію …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Мої запитання: Чи гарантовано узагальнені лінійні моделі (ГЛМ) наближаються до глобального максимуму? Якщо так, то чому? Крім того, які обмеження існують у функції зв'язку для забезпечення опуклості? Моє розуміння GLM полягає в тому, що вони максимізують дуже нелінійну функцію вірогідності. Таким чином, я б міг уявити, що існує кілька локальних …

16 generalized-linear-model  optimization  convergence  exponential-family 

Я все ще досить нова в узагальнених лінійних моделях, і я борюся з великою кількістю позначень у більшості текстів GLM, які я зібрав. Чи є надзвичайно популярні книги GLM, які краще піддаються читанню?

16 regression  generalized-linear-model  references 

Мені завжди важко пояснити статистичні прийоми аудиторії, яка не має статистичної інформації. Якби я хотів пояснити, що таке ГЛМ для такої аудиторії (не викидаючи статистичний жаргон), що було б найкращим чи найефективнішим способом? Я зазвичай пояснюю GLM трьома частинами - (1) випадковою складовою, яка є змінною відповіді, (2) систематичною складовою, …

16 generalized-linear-model  communication 

Явище «надмірної дисперсії» в GLM виникає щоразу, коли ми використовуємо модель, яка обмежує дисперсію змінної відповіді, і дані виявляють більшу дисперсію, ніж дозволяє обмеження моделі. Це трапляється зазвичай при моделюванні підрахунку даних за допомогою GLM Poisson, і це може бути діагностовано за допомогою відомих тестів. Якщо тести показують, що є …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Мені цікаво змінити нульові гіпотези за допомогою glm() Р. Наприклад: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) перевіряє гіпотезу, що p=0.5p=0.5p = 0.5 . Що робити, якщо я хочу змінити нуль на ppp = якесь довільне значення, усередині glm()? Я знаю , що це може бути …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Які переваги вказують структуру коваріації в GLM (замість того, щоб обробляти всі позадіагональні записи в матриці коваріації як нуль)? Окрім відображення того, що хтось знає про дані, це робить покращити корисність? підвищити точність прогнозування даних, що витримуються? дозволяєте оцінити ступінь коваріації? Які витрати на накладення коваріаційної структури? Робить це додати …

15 generalized-linear-model  covariance 

Розподіл Tweedie може моделювати скошені дані з точковою масою в нулі, коли параметр (показник у співвідношенні середня дисперсія) знаходиться між 1 і 2.ppp Аналогічно, надута з нуля (будь-то безперервна чи дискретна) модель може мати велику кількість нулів. У мене виникають проблеми з розумінням того, що це так, що коли я …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

Я усвідомлюю, що це може бути широким питанням, але мені було цікаво, чи існують узагальнюючі припущення, які вказують на використання GAM (Узагальнена модель добавок) для GLM (Узагальнена лінійна модель)? Хтось нещодавно сказав мені, що GAM слід використовувати лише тоді, коли я вважаю, що структура даних є "аддитивною", тобто я очікую, …

15 regression  generalized-linear-model  gam 

Чому лінійна регресія та узагальнена модель мають суперечливі припущення? При лінійній регресії ми припускаємо, що залишковий приходить із форми Гаусса В інших регресіях (логістична регресія, регресія отрути), ми припускаємо, що реакція надходить з деякого розподілу (біноміальний, отруєний тощо). Чому іноді припускають залишковий, а інший час припускають відповідь? Це тому, що …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

У мене є набір даних, в якому змінна, яку я хотів би використовувати як випадковий ефект, має лише одне спостереження для деяких рівнів. На основі відповідей на попередні запитання я зібрав, що в принципі це може бути добре. Чи можу я відповідати змішаній моделі з предметами, які мають лише 1 …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

У мене є узагальнена лінійна модель, яка приймає функцію Гауссова розподілу та зв'язку каналів. Після встановлення моделі я перевіряю залишки: графік QQ, залишки проти передбачуваних значень, гістограма залишків (визнаючи, що необхідна обережність). Все виглядає добре. Це, мабуть, говорить про те, що вибір гауссового розподілу був досить розумним. Або, принаймні, що …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

Я хочу включити час, витрачений на щось (наприклад, тиждень грудного вигодовування) як незалежну змінну у лінійну модель. Однак деякі спостереження взагалі не зачіпають поведінку. Кодування їх як 0 не дуже правильне, тому що 0 якісно відрізняється від будь-якого значення> 0 (тобто жінки, які не годують грудьми, можуть сильно відрізнятися від …

14 regression  generalized-linear-model  mixture