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 экспериментирую с алгоритмом машины повышения градиента через caretпакет в R. Используя небольшой набор данных для поступления в колледж, я запустил следующий код: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create...
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,...
У меня есть рабочий пример (в R), который я пытаюсь понять дальше. Я использую Limma для создания линейной модели, и я пытаюсь понять, что происходит шаг за шагом в вычислениях кратного изменения. Я в основном пытаюсь выяснить, что происходит для расчета коэффициентов. Из того, что я могу выяснить,...
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 -...
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...
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,...
Кажется, что если у меня есть регрессионная модель, такая как я могу либо подогнать необработанный полином и получить ненадежные результаты, либо подогнать ортогональный полином и получить коэффициенты которые не имеют прямой физической интерпретации (например, я не могу использовать их, чтобы...
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...
Меня действительно смущает различие в значении относительно контекста линейной регрессии следующих терминов: F статистика R в квадрате Остаточная стандартная ошибка Я нашел эту веб-страницу, которая дала мне отличное понимание различных терминов, связанных с линейной регрессией, однако упомянутые...
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...
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...
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....
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 знаю, как выполнить линейную регрессию на множестве точек. То есть я знаю, как подогнать полином по своему выбору для данного набора данных (в смысле LSE). Однако чего я не знаю, так это как заставить мое решение пройти через некоторые конкретные пункты моего выбора. Я видел, как это было сделано...
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...
Этот вопрос касается оценки ограниченного максимального правдоподобия (REML) в конкретной версии линейной модели, а именно: Y= Х( α ) β+ ϵ ,ε ~ NN( 0 , Σ ( α ) ) ,Yзнак равноИкс(α)β+ε,ε~NN(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), где - ( ) матрица,...
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...