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
Quelle est la différence entre GLM et GEE?
Quelle est la différence entre un modèle GLM (régression logistique) avec une variable de réponse binaire qui inclut le sujet et le temps comme covariables et le modèle GEE analogue qui prend en compte la corrélation entre les mesures à plusieurs moments? Mon GLM ressemble à: Y(binary) ~ A + …
1
Faut-il ajuster le dénombrement nul pour un test du rapport de vraisemblance des modèles poisson / loglinear?
S'il y a des 0 dans le tableau de contingence et que nous ajustons des modèles imbriqués poisson / loglinear (en utilisant la glmfonction de R ) pour un test de rapport de vraisemblance, devons-nous ajuster les données avant d'ajuster les modèles glm (par exemple, ajouter 1/2 à tous les …
1
Estimations des effets aléatoires dans le modèle binomial (lme4)
Je simule des essais de Bernoulli avec un aléatoire entre les groupes, puis j'adapte le modèle correspondant avec le paquet:logitθ ∼ N( logitθ0,12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit …
2
Les poids et le décalage peuvent-ils conduire à des résultats similaires dans la régression du poisson?
Dans le "Guide du praticien des modèles linéaires généralisés" au paragraphe 1.83, il est indiqué que: "Dans le cas particulier d'un GLM multiplicatif de Poisson, il peut être démontré que la modélisation des comptes de sinistres avec un terme de décalage égal au log de l'exposition a produit des résultats …
3
Tester le modèle de régression logistique en utilisant la déviance résiduelle et les degrés de liberté
Je lisais cette page sur Princeton.edu . Ils effectuent une régression logistique (avec R). À un moment donné, ils calculent la probabilité d'obtenir une déviance résiduelle supérieure à celle qu'ils ont obtenue sur une avec des degrés de liberté égaux aux degrés de liberté du modèle. Copier-coller à partir de …
1
Quelle est la différence entre la régression bêta et la quasi glm avec variance = ?
Permettez-moi d'abord de donner quelques informations; Je résumerai mes questions à la fin. La distribution bêta, paramétrée par sa moyenne et , a , où est la fonction de variance.μμ\muϕϕ\phiVar(Y)=V(μ)/(ϕ+1)Var⁡(Y)=V⁡(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) = \operatorname{V}(\mu)/(\phi+1)V(μ)=μ(1−μ)V⁡(μ)=μ(1−μ)\operatorname{V}(\mu) = \mu(1-\mu) Dans une régression bêta (par exemple, en utilisant le package betareg dans R), la régression suppose …
3
fit GLM for weibull family [fermé]
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé l'année dernière . J'essaie d'adapter le modèle linéaire généralisé pour la famille weibull, mais quand je l'essaie …
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.