У меня вопрос по поводу интерпретации коэффициентов взаимодействия между непрерывной и категориальной переменными. вот моя модель: 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)...
Предположим, у меня есть 10 учеников, каждый из которых пытается решить 20 математических задач. Задачи оцениваются правильно или неправильно (в длинных данных), и результаты каждого учащегося можно суммировать с помощью показателя точности (в подчиненных данных). Модели 1, 2 и 4 ниже дают разные...
Один из способов найти точность модели логистической регрессии с использованием «glm» - это найти график AUC. Как проверить то же самое для регрессионной модели, найденной с переменной непрерывного ответа (family = 'gaussian')? Какие методы используются для проверки соответствия моей регрессионной...
Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки:...
R glm и glmnet используют разные алгоритмы. Я замечаю нетривиальные различия между оценочными коэффициентами, когда использую оба. Меня интересует, когда одно является более точным, чем другое, и время, чтобы решить / точность компромисса. В частности, я имею в виду случай, когда в glmnet-й...
У меня есть вопрос, касающийся обобщенных линейных моделей (GLM). Моя зависимая переменная (DV) непрерывна и не является нормальной. Таким образом, я лог преобразовал это (все еще не нормальный, но улучшил это). Я хочу связать DV с двумя категориальными переменными и одной непрерывной...
Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и...
В R«предварительном весе» мы можем glmрегрессировать через параметр весов . Например: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Как это можно сделать в JAGSили BUGSмодели? Я нашел некоторые документы, обсуждающие это, но ни один из них не дает пример. Меня...
В следующем коде я выполняю логистическую регрессию для сгруппированных данных, используя glm, и «вручную», используя mle2. Почему функция logLik в R дает мне вероятность логирования logLik (fit.glm) = - 2.336, отличную от той, что logLik (fit.ml) = - 5.514, которую я получаю вручную?...
Я просто пытаюсь пересчитать с помощью dnorm () логарифмическую вероятность, обеспечиваемую функцией logLik из модели lm (в R). Это работает (почти идеально) для большого количества данных (например, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0,...
Как bayesglm()(в пакете arm R), так и различные функции в пакете MCMCpack нацелены на байесовскую оценку обобщенных линейных моделей, но я не уверен, что они фактически вычисляют одно и то же. Функции MCMCpack используют цепочку Маркова Монте-Карло для получения (зависимой) выборки из задней точки...
Каковы различия в использовании обобщенных линейных моделей, таких как автоматическое определение релевантности (ARD) и регрессия хребта, по сравнению с моделями временных рядов, такими как Box-Jenkins (ARIMA) или экспоненциальное сглаживание для прогнозирования? Существуют ли практические правила,...
Я бегу glms в R (обобщенные линейные модели). Я думал, что знаю значения pvalue - пока не увидел, что вызов сводки для glm не дает вам превосходящего pvalue представителя модели в целом - по крайней мере, не там, где это делают линейные модели. Мне интересно, если это дано как значение для...
У меня есть вопрос относительно правильности использования RMSE (среднеквадратичная ошибка) для сравнения различных логистических моделей. Ответ либо, 0либо 1и прогнозы вероятности между 0- 1? Применяется ли приведенный ниже способ и для двоичных ответов? # Using glmnet require(glmnet)...
У меня есть две модели логистической регрессии в R, сделанные с glm(). Они оба используют одни и те же переменные, но были созданы с использованием разных подмножеств матрицы. Есть ли простой способ получить среднюю модель, которая дает средние значения коэффициентов, а затем использовать ее с...
Если в таблице сопряженности есть 0, и мы подгоняем вложенные модели Пуассона / логлинеарности (используя glmфункцию R ) для теста отношения правдоподобия, нужно ли корректировать данные до подбора моделей glm (например, добавить 1/2 ко всем на счет)? Очевидно, что некоторые параметры не могут быть...
Я читаю A. Agresti (2007), Введение в категориальный анализ данных , 2-е. редакция, и я не уверен, правильно ли я понимаю этот параграф (с.106, 4.2.1) (хотя это должно быть легко): В Таблице 3.1, посвященной храпу и сердечным заболеваниям в предыдущей главе, 254 пациента сообщали о храпе каждую...
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 2 года назад . Следующий код PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type =...
На странице 232 «Компаньон R в прикладной регрессии» записка Фокса и Вейсберга Только семейство Гауссов имеет постоянную дисперсию, а во всех других GLM условная дисперсия y в зависит отИксИкс\bf{x}μ ( х )μ(Икс)\mu(x) Ранее они отмечали, что условная дисперсия Пуассона равна а дисперсия бинома -...
По умолчанию, когда мы используем glmфункцию в R, она использует метод итеративно перевешиваемых наименьших квадратов (IWLS), чтобы найти оценку максимального правдоподобия параметров. Теперь у меня есть два вопроса. Гарантируют ли оценки IWLS глобальный максимум функции правдоподобия? Основываясь...