Запитання з тегом «generalized-linear-model»

Я хотів би використовувати дані підрахунку як коваріати під час встановлення логістичної регресійної моделі. Моє запитання: Чи я порушую будь-яке припущення про логістичні (і, загалом, загальні, лінійні) моделі, використовуючи підрахунок невід'ємних цілих змінних як незалежних змінних? Я знайшов у літературі багато посилань на гарячі для використання дані підрахунку як результати, …

14 generalized-linear-model  count-data 

Я використовую spotfire (S ++) для статистичного аналізу в своєму проекті, і мені потрібно виконати багаточленну логістичну регресію для великого набору даних. Я знаю, що найкращий алгоритм був би mlogit, але він, на жаль, недоступний у s ++. Однак у мене є можливість використовувати алгоритм glm для цієї регресії. Я …

14 generalized-linear-model  logistic 

Я намагався дізнатися, які дистрибутиви використовувати в GLM, і я трохи заплутався, коли використовувати звичайний розподіл. В одній частині мого підручника написано, що нормальний розподіл може бути корисним для моделювання балів на іспитах. У наступній частині він запитує, який розподіл було б доречним для моделювання претензії на страхування автомобіля. Цього …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

У рамках виведення узагальненої лінійної моделі для оцінки моделі використовують нульове та залишкове відхилення. Я часто бачу формули цих величин, виражені у вірогідності журналу насиченої моделі, наприклад: /stats//a/113022/22199 , Логістична регресія: Як отримати насичену модель Насичена модель, наскільки я її розумію, - це модель, яка ідеально підходить до спостережуваної реакції. …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

Мене дуже плутає те, як вага працює в glm з сім'єю = "двочлен". У моєму розумінні ймовірність glm з family = "binomial" визначається так: f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) де yyy - "частка …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 5 років тому . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

Мені було просто цікаво, чи є в пуассоновій регресії помилка? Чи може регресія Пуассона мати випадкові наслідки та термін помилки? Я плутаюся з цього приводу. У логістичній регресії немає помилки, оскільки ваша змінна результат є двійковою. Це єдина модель glm, яка не має залишкового терміна?

14 regression  mixed-model  generalized-linear-model  poisson-regression 

Ось мій контекст щодо цього питання: З того, що я можу сказати, ми не можемо виконати звичайну регресію найменших квадратів у R при використанні зважених даних та surveyпакету. Тут ми маємо використовувати svyglm(), яка замість цього виконує узагальнену лінійну модель (яка може бути одне і те саме? Я тут нечіткий …

14 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

Я зробив узагальнену лінійну модель з єдиною змінною відповіді (безперервний / нормально розподілений) та 4 пояснювальними змінними (3 з яких - коефіцієнти, а четверта - ціле число). Я використав розподіл помилок Гаусса з функцією зв’язку ідентичності. Я зараз перевіряю, чи відповідає модель припущенням узагальненої лінійної моделі, які є: незалежність Y …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

В даний час у мене є проблема з розумінням синтаксису R для встановлення GLM за допомогою дистрибутива Gamma. У мене є набір даних, де кожен рядок містить 3 співперемінних ( X1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3 ), змінну відповіді ( YYY ) та параметр фігури ( KKK ). Я хочу моделювати масштаб розподілу …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

Я щойно запустив негативний біноміальний GLM, і це вихід: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 0.1152 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

Наскільки мені відомо, різниця між логістичною моделлю та моделлю дробового реагування (frm) полягає в тому, що залежна змінна (Y), в якій frm, [0,1], але логістична - {0, 1}. Крім того, frm використовує квазіімовірність для визначення його параметрів. Зазвичай ми можемо використовувати glmдля отримання логістичних моделей за glm(y ~ x1+x2, data …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

Я провів glm.nb о glm1<-glm.nb(x~factor(group)) при цьому група є категоріальною, а х - метричною змінною. Коли я намагаюся отримати підсумок результатів, я отримую дещо інші результати, залежно від того, використовую summary()чи summary.glm. summary(glm1)дає мені ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Мої прогнози, що випливають з логістичної регресійної моделі (glm в R), не обмежені між 0 і 1, як я очікував. Моє розуміння логістичної регресії полягає в тому, що параметри вводу та моделі поєднуються лінійно і відповідь перетворюється на ймовірність за допомогою функції посилання logit. Оскільки функція logit обмежена між 0 …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

Я шукаю поради та коментарі, які стосуються аналізу співвідношень та ставок. У галузі, в якій я працюю, аналіз співвідношень, зокрема, широко поширений, але я прочитав декілька робіт, які дозволяють припустити, що це може бути проблематичним, я думаю про: Кронмаль, Річард А. 1993. Помилкова кореляція та помилковість стандарту відношення переглянуто. Журнал …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding