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.)

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L'utilisation des données de comptage comme variable indépendante viole-t-elle l'une des hypothèses GLM?
Je voudrais utiliser les données de comptage comme covariables tout en ajustant un modèle de régression logistique. Ma question est: Est-ce que je viole une hypothèse des modèles logistiques (et, plus généralement, des modèles linéaires généralisés) en utilisant des variables entières non négatives de comptage comme variables indépendantes? J'ai trouvé …
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Dans un GLM, la probabilité logarithmique du modèle saturé est-elle toujours nulle?
Dans le cadre de la sortie d'un modèle linéaire généralisé, la déviance nulle et résiduelle est utilisée pour évaluer le modèle. Je vois souvent les formules de ces quantités exprimées en termes de probabilité logarithmique du modèle saturé, par exemple: /stats//a/113022/22199 , Régression logistique: comment obtenir un modèle saturé Le …
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Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression à réponse fractionnée?
Pour autant que je sache, la différence entre le modèle logistique et le modèle de réponse fractionnaire (frm) est que la variable dépendante (Y) dans laquelle frm est [0,1], mais la logistique est {0, 1}. De plus, frm utilise l'estimateur de quasi-vraisemblance pour déterminer ses paramètres. Normalement, nous pouvons utiliser …
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dispersion in summary.glm ()
J'ai dirigé un glm.nb par glm1<-glm.nb(x~factor(group)) avec groupe étant une catégorie et x une variable métrique. Lorsque j'essaie d'obtenir le résumé des résultats, j'obtiens des résultats légèrement différents, selon que j'utilise summary()ou summary.glm. summary(glm1)Donne moi ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 …
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R au carré dans le modèle linéaire vers la déviance dans le modèle linéaire généralisé?
Voici mon contexte pour cette question: D'après ce que je peux dire, nous ne pouvons pas exécuter une régression ordinaire des moindres carrés dans R lors de l'utilisation de données pondérées et du surveypackage. Ici, nous devons utiliser svyglm(), qui exécute à la place un modèle linéaire généralisé (qui peut …
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