Statistiques et Big Data generalized-linear-model

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Interprétation de la fonction récapitulative pour le modèle lm dans R

Quelle est la signification de t valueet Pr(>|t|)lors de l'utilisation de la summary()fonction sur le modèle de régression linéaire dans R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

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Quels types de résidus et de distance de Cook sont utilisés pour GLM?

Est-ce que quelqu'un sait quelle est la formule pour la distance de Cook? La formule de distance de Cook d'origine utilise des résidus étudiés, mais pourquoi R utilise std. Pearson résiduels lors du calcul du tracé de distance de Cook pour un GLM. Je sais que les résidus studentisés ne …

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Comment gérer l'avertissement «non entier» du GLM binomial négatif?

J'essaie de modéliser les intensités moyennes des parasites affectant un hôte dans R en utilisant un modèle binomial négatif. Je reçois toujours 50 avertissements ou plus qui disent: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Comment puis-je gérer cela? Mon code ressemble à ceci: mst.nb = …

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Comment gérez-vous les variables «imbriquées» dans un modèle de régression?

Considérons un problème statistique où vous avez une responsevariable que vous souhaitez décrire conditionnellement à une explanatoryvariable et une nestedvariable, où la variable imbriquée n'apparaît que comme une variable significative pour des valeurs particulières de la variable explicative . Dans les cas où la variable explicative n'admet pas de variable …

11 regression generalized-linear-model glmm nested-data

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Régression multiple avec prédicteurs catégoriques et numériques

Je suis relativement nouveau dans R et j'essaie d'adapter un modèle à des données qui se composent d'une colonne catégorielle et d'une colonne numérique (entière). La variable dépendante est un nombre continu. Les données ont le format suivant: predCateg, predIntNum, ResponseVar Les données ressemblent à ceci: ranking, age_in_years, wealth_indicator category_A, …

11 r generalized-linear-model

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RMSE (Root Mean Squared Error) pour les modèles logistiques

J'ai une question concernant la validité de l'utilisation de RMSE (Root Mean Squared Error) pour comparer différents modèles logistiques. La réponse est soit 0ou 1et les prédictions sont des probabilités entre 0- 1? La manière appliquée ci-dessous est-elle également valable avec les réponses binaires? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) …

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glm in R - quelle valeur p représente la qualité d'ajustement de l'ensemble du modèle?

Je lance glms en R (modèles linéaires généralisés). Je pensais que je connaissais les valeurs p - jusqu'à ce que je voie que l'appel à un résumé pour un GLM ne vous donne pas une valeur p primordiale représentative du modèle dans son ensemble - du moins pas à l'endroit …

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bayesglm (bras) contre MCMCpack

Les deux bayesglm()(dans le bras package R) et diverses fonctions dans le paquet MCMCpack sont destinés à faire l' estimation bayésienne des modèles linéaires généralisés, mais je ne suis pas sûr qu'ils calcul fait la même chose. Les fonctions MCMCpack utilisent la chaîne de Markov Monte Carlo pour obtenir un …

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Recalculer la log-vraisemblance à partir d'un simple modèle R lm

J'essaie simplement de recalculer avec dnorm () la log-vraisemblance fournie par la fonction logLik à partir d'un modèle lm (dans R). Cela fonctionne (presque parfaitement) pour un grand nombre de données (par exemple n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 …

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Régression généralisée pondérée dans BUGS, JAGS

Dans Ron peut "pondérer préalablement" une glmrégression via le paramètre des poids . Par exemple: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Comment cela peut-il être accompli dans un modèle JAGSou BUGS? J'ai trouvé un article sur ce sujet, mais aucun ne fournit d'exemple. Je m'intéresse …

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Comment obtenir l'intervalle de confiance sur le changement du carré de la population

Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la population expliquée est …

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Je journal transformé ma variable dépendante, puis-je utiliser la distribution normale GLM avec la fonction de lien LOG?

J'ai une question concernant les modèles linéaires généralisés (GLM). Ma variable dépendante (DV) est continue et non normale. Je l'ai donc transformé (toujours pas normal mais amélioré). Je veux relier le DV avec deux variables catégorielles et une covariable continue. Pour cela, je veux effectuer un GLM (j'utilise SPSS) mais …

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Quel est glm ou glmnet plus précis?

R glm et glmnet utilisent des algorithmes différents. Je remarque des différences non triviales entre les coefficients estimés lorsque j'utilise les deux. Je m'intéresse au moment où l'un est plus précis qu'un autre, et au moment de résoudre le compromis / l'exactitude. Plus précisément, je fais référence au cas où …

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Comment vérifier si mon modèle de régression est bon

Une façon de trouver la précision du modèle de régression logistique à l'aide de «glm» consiste à trouver le tracé AUC. Comment vérifier la même chose pour le modèle de régression trouvé avec la variable de réponse continue (famille = «gaussienne»)? Quelles méthodes sont utilisées pour vérifier dans quelle mesure …

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Quelle est la différence entre la régression linéaire transformée logit, la régression logistique et un modèle mixte logistique?

Supposons que j'ai 10 élèves qui tentent chacun de résoudre 20 problèmes mathématiques. Les problèmes sont notés correctement ou incorrectement (en données longues) et la performance de chaque élève peut être résumée par une mesure de précision (en sous-données). Les modèles 1, 2 et 4 ci-dessous semblent produire des résultats …

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