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,...
У меня есть выборка из 1449 точек данных, которые не коррелированы (r-квадрат 0,006). Анализируя данные, я обнаружил, что путем разделения значений независимых переменных на положительные и отрицательные группы, как представляется, существует значительная разница в среднем зависимой переменной для...
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...
В линейной регрессии я обнаружил восхитительный результат, который, если мы подходим к модели E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, затем, если мы стандартизируем и центрируем данные YYY , X1X1X_1 и X2X2X_2 ,...
Предположим, у меня есть вектор зависимых переменных и вектор независимой переменной. Когда отображается на графике , я вижу, что между ними существует линейная зависимость (восходящая тенденция). Теперь это также означает, что между и существует линейная тенденция к снижению...
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...
Предположим, меня интересует модель линейной регрессии для , потому что я хотел бы увидеть, влияет ли взаимодействие между двумя ковариатами на Y.Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Yi=β0+β1x1+β2x2+β3x1x2Y_i = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \beta_3x_1x_2 В заметках профессора (с которыми у меня нет...
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)...
Что вы думаете об использовании регрессии для проецирования за пределы диапазона данных? Если мы уверены, что она соответствует форме линейной или мощной модели, не может ли модель быть полезной за пределами диапазона данных? Например, у меня объем зависит от цены. Мы должны быть в состоянии...
Я видел это обозначение для обычных наименьших квадратов здесь . минвес∥ Xж - у∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Я никогда не видел двойных баров и 2 внизу. Что означают эти символы? У них есть определенная терминология для...
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...
В R почему параметры по умолчанию qqplot(linear model)используют стандартизированные остатки по оси Y? Почему R не использует "обычные"
В чем разница между моделью GLM (логистическая регрессия) с бинарной переменной отклика, которая включает субъект и время в качестве ковариат, и аналогичной моделью GEE, которая учитывает корреляцию между измерениями в нескольких временных точках? Мой GLM выглядит так: Y(binary) ~ A + B1X1(subject...
Используя R, я установил линейную модель для одной переменной ответа из смеси непрерывных и дискретных предикторов. Это базовый уровень, но мне трудно понять, как работает коэффициент для дискретного фактора. Концепция: Очевидно, что коэффициент непрерывной переменной «х» применяется в форме, y =...
Я знаю, что это, вероятно, основной вопрос ... Но я, кажется, не могу найти ответ. Я подгоняю GLM к семейству Пуассонов, а затем попытался взглянуть на прогнозы, однако смещение, похоже, принимается во внимание: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)),...
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...
У меня есть набор данных около 5000 функций. Для этих данных я сначала использовал тест Chi Square для выбора функции; после этого я получил около 1500 переменных, которые показали связь значимости с переменной отклика. Теперь мне нужно приспособить логистическую регрессию к этому. Я использую...
У меня есть данные из следующего экспериментального плана: мои наблюдения - это подсчет числа успехов ( K) из соответствующего числа испытаний ( N), измеренных для двух групп, каждая из которых состоит из Iиндивидуумов, из Tобработок, где в каждой такой комбинации факторов есть Rповторения , Таким...
Я пытаюсь помочь студенту коллеги. Студент наблюдал и подсчитывал поведение птицы (количество вызовов) в экспериментальной обстановке. Количество вызовов, относящихся к конкретной наблюдаемой птице во время каждого эксперимента, определить невозможно, но подсчет числа птиц, внесших вклад в...