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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Comment appliquer la méthode des moindres carrés itérativement repondérés (IRLS) au modèle LASSO?
J'ai programmé une régression logistique en utilisant l' algorithme IRLS . Je souhaite appliquer une pénalisation LASSO afin de sélectionner automatiquement les bonnes fonctionnalités. À chaque itération, le problème suivant est résolu: (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} Soit un nombre réel non négatif. Je ne pénalise pas l'interception comme suggéré dans The Elements …
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Est-il possible d'évaluer GLM en Python / scikit-learn en utilisant les distributions de Poisson, Gamma ou Tweedie comme famille pour la distribution d'erreur?
J'essaie d'apprendre un peu Python et Sklearn, mais pour mon travail, j'ai besoin d'exécuter des régressions qui utilisent des distributions d'erreur des familles Poisson, Gamma et surtout Tweedie. Je ne vois rien dans la documentation à leur sujet, mais ils se trouvent dans plusieurs parties de la distribution R, donc …
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Régression logistique et point d'inflexion
Nous avons des données avec un résultat binaire et quelques covariables. J'ai utilisé la régression logistique pour modéliser les données. Juste une simple analyse, rien d'extraordinaire. La sortie finale est supposée être une courbe dose-réponse où nous montrons comment la probabilité change pour une covariable spécifique. Quelque chose comme ça: …
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ajustement d'une fonction exponentielle en utilisant les moindres carrés vs le modèle linéaire généralisé vs les moindres carrés non linéaires
J'ai un ensemble de données qui représente la décroissance exponentielle. Je voudrais adapter une fonction exponentielle à ces données. J'ai essayé de transformer la variable de réponse en journal puis d'utiliser les moindres carrés pour ajuster une ligne; utiliser un modèle linéaire généralisé avec une fonction de liaison logarithmique et …
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Calcul de la fonction de lien canonique dans GLM
Je pensais que la fonction de lien canonique venait du paramètre naturel de la famille exponentielle. Disons, considérons la famille puis est la fonction de lien canonique. Prenons la distribution de Bernoulli comme exemple, nous avons Ainsi, la fonction de lien canoniqueg(⋅)g(⋅)g(\cdot)f(y,θ,ψ)=exp{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)}f(y,θ,ψ)=exp⁡{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)} f(y,\theta,\psi)=\exp\left\{\frac{y\theta-b(\theta)}{a(\psi)}-c(y,\psi)\right\} θ=θ(μ)θ=θ(μ)\theta=\theta(\mu)g(μ)=logμP(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp{ylogμ1−μ+log(1−μ)}P(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp⁡{ylog⁡μ1−μ+log⁡(1−μ)} P(Y=y)=\mu^{y}(1-\mu)^{1-y}=\exp\left\{y\log\frac{\mu}{1-\mu}+\log{(1-\mu)}\right\} g(μ)=logμ1−μg(μ)=log⁡μ1−μg(\mu)=\log\frac{\mu}{1-\mu} Mais quand je vois …
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Combien de distributions sont dans le GLM?
J'ai identifié plusieurs endroits dans les manuels où le GLM est décrit avec 5 distributions (à savoir, Gamma, gaussienne, binomiale, gaussienne inverse et Poisson). Ceci est également illustré dans la fonction familiale dans R. Parfois, je rencontre des références au GLM où des distributions supplémentaires sont incluses ( exemple ). …
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