Формализация отношений между стохастически (случайно) связанными переменными в форме математических уравнений. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ ЭТОТ ТЕГ ПО САМОСТОЯТЕЛЬНОМУ: всегда включайте более конкретный.
В чем разница между моделью Logit и Probit ? Мне больше интересно знать, когда использовать логистическую регрессию, а когда использовать Probit. Если есть какая-либо литература, которая определяет это, используя R , это также было бы...
Проще говоря, как бы вы объяснили (возможно, простыми примерами) разницу между моделями с фиксированным, случайным и смешанным эффектами?
На этом форуме много обсуждается вопрос о том, как правильно указать различные иерархические модели lmer. Я думал, что было бы здорово иметь всю информацию в одном месте. Пара вопросов для начала: Как указать несколько уровней, где одна группа вложена в другую: это (1|group1:group2)или нет...
В чем разница между линейной регрессией и логистической регрессией? Когда бы вы использовали
Я работаю на моделях линейной регрессии и задаюсь вопросом, каковы условия удаления термина «перехват». Сравнивая результаты двух разных регрессий, где один имеет перехват, а другой нет, я замечаю, что функции без перехвата намного выше. Существуют ли определенные условия или предположения, которым...
В простой линейной модели с одной объясняющей переменной αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Я считаю, что удаление члена перехвата значительно улучшает соответствие (значение идет от 0,3 до 0,9). Однако термин «перехват» представляется статистически...
Коэффициент корреляции Пирсона для x и y одинаков, независимо от того, вычисляете ли вы Pearson (x, y) или Pearson (y, x). Это говорит о том, что выполнение линейной регрессии y с учетом x или x с учетом y должно быть таким же, но я не думаю, что это так. Может ли кто-то пролить свет на то, когда...
В общем, что подразумевается под тем, чтобы сказать, что доля дисперсии в анализе, подобном PCA, объясняется первым основным компонентом? Может ли кто-то объяснить это интуитивно, но также дать точное математическое определение того, что означает «объяснение отклонений» в терминах анализа главных...
Какие диагностические графики (и, возможно, формальные тесты) вы считаете наиболее информативными для регрессий, где результат представляет собой переменную счета? Я особенно заинтересован в пуассоновских и отрицательных биномиальных моделях, а также в аналогах с нулевой раздувкой и препятствием...
Вот как я понял вложенные и скрещенные случайные эффекты: Вложенные случайные эффекты возникают, когда фактор более низкого уровня появляется только в пределах определенного уровня фактора более высокого уровня. Например, ученики в классах в определенный момент времени. В lme4Я думал , что мы...
Если мы подгоняем блеск, мы можем получить предупреждение, которое говорит нам, что модели трудно сойтись ... например >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) Другой способ...
Гамма-распределение может принимать довольно широкий диапазон форм, и, учитывая связь между средним и дисперсией через два его параметра, оно кажется подходящим для работы с гетероскедастичностью в неотрицательных данных таким образом, что лог-преобразованный OLS может не обойтись без WLS или...
У меня подходят несколько смешанных моделей эффектов ( в частности , продольные модели) с использованием lme4в Rно хотел бы, чтобы действительно мастер модели и код , который идет с ними. Однако, прежде чем погрузиться обеими ногами (и купить несколько книг), я хочу убедиться, что я изучаю...
Я начинаю баловаться с использованием glmnetс LASSO регрессией , где мой результат представляет интерес дихотомический. Я создал небольшой фрейм данных ниже: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91,...
У меня есть набор данных с около 30 независимыми переменными, и я хотел бы построить обобщенную линейную модель (GLM), чтобы исследовать отношения между ними и зависимой переменной. Я знаю, что метод, которому меня учили в этой ситуации, ступенчатая регрессия, теперь считается статистическим грехом...
Я прочитал в реферате этой статьи, что: «Процедура максимального правдоподобия (ML) в Hartley aud Rao модифицируется путем адаптации преобразования Паттерсона и Томпсона, которое делит нормальность правдоподобия на две части, одна из которых не имеет фиксированных эффектов. Максимизация этой части...
Я заметил, что доверительный интервал для предсказанных значений в линейной регрессии имеет тенденцию быть узким вокруг среднего значения предиктора, а жирность - вокруг минимального и максимального значений предиктора. Это можно увидеть на графиках этих 4 линейных регрессий: Сначала я думал, что...
Это не вопрос домашнего труда, а реальная проблема, с которой сталкивается наша компания. Совсем недавно (2 дня назад) мы заказали у дилера 10000 этикеток. Дилер - независимый человек. Он получает этикетки, изготовленные извне, и компания производит оплату дилеру. Каждый лейбл стоил компании ровно...
Рассмотрим следующие три явления. Парадокс Штейна: учитывая некоторые данные из многомерного нормального распределения в Rn,n≥3Rn,n≥3\mathbb R^n, \: n\ge 3 , среднее значение выборки не очень хорошая оценка истинного среднего. Можно получить оценку с меньшей среднеквадратичной ошибкой, если...
В чем разница между терминами «функция связи» и «функция канонического соединения»? Кроме того, есть ли (теоретические) преимущества использования одного над другим? Например, двоичная переменная ответа может быть смоделирована с использованием многих функций связи, таких как logit , probit и т. Д....