Я видел два типа формулировок логистических потерь. Мы можем легко показать, что они идентичны, единственное отличие - это определение метки .yyy Формулировка / обозначения 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)...
У меня есть вопрос о семантике, о котором я хотел бы узнать мнение коллег-статистиков. Мы знаем, что такие модели, как логистика, Пуассон и т. Д. Подпадают под действие обобщенных линейных моделей. Модель включает в себя нелинейные функции параметров, которые, в свою очередь, могут быть...
В качестве приквела к вопросу о линейно-смешанных моделях в R и для использования в качестве справочного материала для любителей статистики начального и среднего уровня, я решил опубликовать в качестве независимого «Q & A-style» шаги, связанные с «ручным» вычислением Коэффициенты и прогнозные...
Я немного запутался в предположениях о линейной регрессии. До сих пор я проверял: все объясняющие переменные линейно коррелировали с переменной отклика. (Это было так) была какая-то коллинеарность среди объясняющих переменных. (была небольшая коллинеарность). расстояния Кука точек данных моей...
Я ищу расширенное тематическое исследование линейной регрессии, иллюстрирующее шаги, необходимые для моделирования сложных, множественных нелинейных отношений с использованием GLM или OLS. На удивление трудно найти ресурсы, выходящие за рамки базовых школьных примеров: большинство книг, которые я...
Я хотел бы соответствовать линейной модели (лм), где дисперсия остатков явно зависит от объясняющей переменной. Я знаю, как это сделать, используя glm с семейством Gamma для моделирования дисперсии, а затем поместив ее обратно в веса в функции lm (пример: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31...
Я понимаю, что критерий Вальда для коэффициентов регрессии основан на следующем свойстве, которое выполняется асимптотически (например, Вассерман (2006): Вся статистика , стр. 153, 214-215): Где обозначает предполагаемый коэффициент регрессии, обозначает стандартную ошибку коэффициента регрессии, а...
(ОБНОВЛЕНИЕ: я углубился в это и разместил результаты здесь ) Список названных статистических тестов огромен. Многие из общих тестов основаны на выводе из простых линейных моделей, например, t-критерий с одной выборкой - это просто y = β + ε, который проверяется на нулевой модели, y = μ + ε, т. Е....
У меня есть следующий результат от запуска функции GLM. Как я могу интерпретировать следующие значения: Нулевое отклонение Остаточное отклонение AIC Они имеют какое-то отношение к совершенству? Могу ли я рассчитать некоторую степень достоверности соответствия по этим результатам, таким как...
Этот вопрос был перенесен из переполнения стека, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 5 лет назад . У меня есть вопрос, касающийся интерпретации параметров для GLM с гамма-распределенной зависимой переменной. Вот что R возвращает для моего GLM с лог-ссылкой: Call:...
Пуассоновская регрессия - это GLM с функцией log-link. Альтернативный способ моделирования данных с ненормально распределенным счетчиком - это предварительная обработка путем взятия журнала (или, скорее, журнала (1 + счет) для обработки 0). Если вы выполняете регрессию методом наименьших квадратов...
Locked . Этот вопрос и его ответы заблокированы, потому что вопрос не по теме, но имеет историческое значение. В настоящее время он не принимает новые ответы или взаимодействия. Я создал линейную модель в R: mod = lm(train_y ~ train_x). Я хочу передать ему список X и получить его предсказанный /...
Я пытаюсь приспособить обобщенные линейные модели к некоторым наборам данных подсчета, которые могут быть или не быть перераспределены. Здесь применимы два канонических распределения: Пуассон и Отрицательный бином (Негбин) с EV и дисперсией.μμ\mu Вгп= μВaрпзнак равноμVar_P = \mu ВгNВ= μ +...
Я пытаюсь сделать макет для себя, когда уместно использовать тип регрессии (геометрический, пуассоновский, отрицательный бином) с данными счета в рамках GLM (только 3 из 8 распределений GLM используются для данных счета, хотя большая часть того, что Я читал центры вокруг отрицательных биномиальных...
Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной,...
Является ли преобразование модели многомерной линейной регрессии в множественную линейную регрессию полностью эквивалентным? Я не имею в виду , просто запустив TTt отдельных регрессий. Я читал это в нескольких местах (Байесовский анализ данных - Гельман и др. И Многовариантная старая школа -...
У меня есть некоторые данные в [0,1], которые я хотел бы проанализировать с помощью бета-регрессии. Конечно, что-то нужно сделать, чтобы приспособить значения 0,1. Мне не нравится изменять данные, чтобы соответствовать модели. Кроме того, я не верю, что нулевая и 1 инфляция - это хорошая идея,...
Я имею дело с байесовской иерархической линейной моделью , здесь описывается сеть. представляет ежедневные продажи продукта в супермаркете (наблюдается).YYY - известная матрица регрессоров, включая цены, акции, день недели, погоду, праздники.XXX - неизвестный уровень скрытого запаса каждого...
У нас много хороших дискуссий по поводу идеального разделения в логистической регрессии. Например, логистическая регрессия в R привела к идеальному разделению (феномен Хаука-Доннера). Что теперь? и модель логистической регрессии не сходится . Лично я все еще чувствую, что это не интуитивно понятно,...
Я использую R и анализирую свои данные с помощью GLM с биноминальной ссылкой. Я хочу знать, что означает перехват в выходной таблице. Перехват для одной из моих моделей существенно отличается, однако переменная - нет. Что это значит? Что такое перехват? Я не знаю, просто ли я запутываю себя, но,...