Questions marquées «generalized-linear-model»

Une généralisation de la régression linéaire permettant des relations non linéaires via une "fonction de liaison" et pour que la variance de la réponse dépende de la valeur prédite. (À ne pas confondre avec le «modèle linéaire général» qui étend le modèle linéaire ordinaire à la structure de covariance générale et à la réponse multivariée.)

1
Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
2
Un bon livre avec un accent égal sur la théorie et les mathématiques
J'ai suivi suffisamment de cours de statistiques pendant mes années scolaires et à l'université. J'ai une bonne compréhension des concepts tels que CI, valeurs p, interprétation de la signification statistique, tests multiples, corrélation, régression linéaire simple (avec les moindres carrés) (modèles linéaires généraux) et tous les tests d'hypothèse. On m'avait …
1
Interprétation des effets fixes à partir de la régression logistique à effets mixtes
Je suis confus par les déclarations sur une page Web de l'UCLA sur la régression logistique à effets mixtes. Ils montrent un tableau des coefficients d'effets fixes de l'ajustement d'un tel modèle et le premier paragraphe ci-dessous semble interpréter les coefficients exactement comme une régression logistique normale. Mais quand ils …
1
Modèles linéaires généralisés vs modèles Timseries pour la prévision
Quelles sont les différences dans l'utilisation de modèles linéaires généralisés, tels que la détermination automatique de pertinence (ARD) et la régression de crête, par rapport aux modèles de séries chronologiques comme Box-Jenkins (ARIMA) ou le lissage exponentiel pour les prévisions? Existe-t-il des règles générales sur le moment d’utiliser GLM et …
1
Log Lik vraisemblance pour GLM
Dans le code suivant, j'effectue une régression logistique sur des données groupées en utilisant glm et "à la main" en utilisant mle2. Pourquoi la fonction logLik dans R me donne-t-elle une vraisemblance logLik (fit.glm) = - 2,336 différente de celle logLik (fit.ml) = - 5,514 que je reçois à la …
4
Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R
J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
1
Interprétation des coefficients d'une interaction entre variable catégorielle et variable continue
J'ai une question sur l'interprétation des coefficients d'une interaction entre variable continue et variable catégorielle. voici mon modèle: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 …
4
Comment puis-je calculer la statistique de test Pearson pour le manque d'ajustement sur un modèle de régression logistique dans R?
Le rapport de vraisemblance (aka déviance) statistique et test de manque d'ajustement (ou qualité d'ajustement) est assez simple à obtenir pour un modèle de régression logistique (ajustement à l'aide de la fonction) dans R. Cependant, il peut être il est facile de faire en sorte que le nombre de cellules …
1
R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 
2
Utiliser ou non un décalage dans une régression de Poisson pour prédire le nombre total de buts en carrière marqués par des joueurs de hockey
J'ai une question concernant l'utilisation ou non d'un décalage. Supposons un modèle très simple, où vous voulez décrire le nombre (global) de buts au hockey. Vous avez donc des buts, un nombre de parties jouées et une variable factice "attaquant" qui est égale à 1 si le joueur est attaquant …
1
Sortie du modèle logistique en R
J'essaie d'interpréter le type de modèle logistique suivant: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Est la sortie des predict(mdl)chances de réussite attendues pour chaque point de données? Existe-t-il un moyen simple de tabuler les cotes pour chaque niveau de facteur du modèle, plutôt que pour tous les …
1
Régression linéaire vs régression RKHS
J'étudie la différence entre la régularisation dans la régression RKHS et la régression linéaire, mais j'ai du mal à saisir la différence cruciale entre les deux. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation}K(⋅,⋅)K(⋅,⋅)K(\cdot,\cdot)αmαm\alpha_mminα∈Rn1n∥Y−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn1n‖Y−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n}}{\frac {1}{n}}\|Y-K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation} où, avec quelques abus de notation, la i,ji,ji,j jième entrée de la matrice du …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.