Каковы преимущества указания ковариационной структуры в GLM (вместо того, чтобы рассматривать все недиагональные элементы в ковариационной матрице как ноль)? Помимо отражения того, что каждый знает о данных, делает это улучшить качество посадки? повысить точность прогнозирования на удерживаемых...
Распределение Твиди может моделировать искаженные данные с точечной массой в нуле, когда параметр (показатель степени в отношении средней дисперсии) находится между 1 и 2.pпp Точно так же модель с нулевой раздувкой (будь то непрерывная или дискретная) может иметь большое количество нулей. У меня...
Я понимаю, что это может быть потенциально широкий вопрос, но мне было интересно, существуют ли обобщенные предположения, которые указывают на использование GAM (Обобщенная аддитивная модель) над GLM (Обобщенная линейная модель)? Кто-то недавно сказал мне, что GAM следует использовать только тогда,...
Феномен «чрезмерной дисперсии» в GLM возникает всякий раз, когда мы используем модель, которая ограничивает дисперсию переменной отклика, и данные демонстрируют большую дисперсию, чем позволяет ограничение модели. Это обычно происходит при моделировании данных подсчета с использованием Poisson GLM,...
Я заинтересован в изменении нулевых гипотез, используя glm()в R. Например: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) проверяет гипотезу, что . Что если я захочу изменить значение null на = какое-то произвольное значение внутри ? рр = 0,5пзнак равно0,5p = 0.5ппpglm() Я знаю,...
Я только что запустил отрицательный биномиальный GLM, и это вывод: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value...
У меня есть обобщенная линейная модель, которая использует гауссово распределение и функцию логарифмической связи. После подгонки модели я проверяю невязки: график QQ, невязки против прогнозируемых значений, гистограмма невязок (признавая, что необходима должная осторожность). Все выглядит хорошо....
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 5 лет назад . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance...
У меня есть набор данных, в котором переменная, которую я хотел бы использовать в качестве случайного эффекта, имеет только одно наблюдение для некоторых уровней. Основываясь на ответах на предыдущие вопросы, я понял, что в принципе это может быть хорошо. Могу ли я установить смешанную модель с...
Я использую Spotfire (S ++) для статистического анализа в моем проекте, и мне приходится выполнять многочленную логистическую регрессию для большого набора данных. Я знаю, что лучшим алгоритмом был бы mlogit, но, к сожалению, он не доступен в s ++. Тем не менее, у меня есть возможность использовать...
Я сделал обобщенную линейную модель с одной переменной ответа (непрерывной / нормально распределенной) и 4 пояснительными переменными (3 из которых являются факторами, а четвертая - целым числом). Я использовал распределение ошибок по Гауссу с функцией тождественной связи. В настоящее время я...
Как часть вывода обобщенной линейной модели, нулевое и остаточное отклонение используются для оценки модели. Я часто вижу формулы для этих величин, выраженные в виде логарифмической вероятности насыщенной модели, например: /stats//a/113022/22199 , Логистическая регрессия: как получить насыщенную...
Я хотел бы использовать данные подсчета в качестве ковариат при подборе модели логистической регрессии. Мой вопрос: Нарушаю ли я какое-либо предположение о логистической (и, в целом, об обобщенной линейной) модели, используя в качестве независимых переменных неотрицательные целочисленные...
Почему линейная регрессия и обобщенная модель имеют противоречивые предположения? В линейной регрессии мы предполагаем, что остаток происходит от гауссовой В другой регрессии (логистическая регрессия, регрессия яда) мы предполагаем, что ответ приходит из некоторого распределения (биномиальное,...
Меня очень смущает то, как вес работает в glm с family = "binomial". В моем понимании вероятность появления glm с family = "binomial" определяется следующим образом: где - «доля наблюдаемого успеха», а n - известное количество испытаний.е( у) = ( пп у) рп у( 1 - р )n ( 1 - у)= опыт( п [ ужурналп1 -...
Мне было просто интересно, если в регрессии Пуассона есть ошибка? Может ли регрессия Пуассона иметь случайные эффекты и ошибочный член? Я запутался в этом вопросе. В логистической регрессии нет термина ошибки, потому что ваша переменная результата является двоичной. Это единственная модель glm, у...
Я хочу включить время, потраченное на выполнение чего-либо (например, недели грудного вскармливания), в качестве независимой переменной в линейную модель. Тем не менее, некоторые наблюдения не участвуют в поведении вообще. Кодировать их как 0 на самом деле неправильно, потому что 0 качественно...
В настоящее время у меня проблема с пониманием синтаксиса R для подгонки GLM с использованием гамма-распределения. У меня есть набор данных, где каждая строка содержит 3 ко-вариации ( ), переменную ответа ( ) и параметр формы ( K ). Я хочу смоделировать масштаб гамма-распределения как линейную...
Я пересматриваю статью о опылении, где данные распределены биномиально (плод созревает или нет). Поэтому я использовал glmerодин случайный эффект (отдельное растение) и один фиксированный эффект (обработка). Рецензент хочет знать, повлияло ли растение на плодоношение, но у меня проблемы с...
Из моих результатов видно, что GLM Gamma отвечает большинству допущений, но стоит ли это значительного улучшения по сравнению с лог-преобразованным LM? Большая часть литературы, которую я нашел, посвящена пуассоновским или биномиальным GLM. Я нашел статью ОЦЕНКА ОБОБЩЕНИЙ ОБОБЩЕННОЙ ЛИНЕЙНОЙ МОДЕЛИ...