У меня есть модель линейной регрессии, где зависимая переменная записывается, а независимая переменная является линейной. Коэффициент наклона для ключевой независимой переменной отрицателен: . Не уверен, как интерпретировать.- .0564−.0564-.0564 Должен ли я использовать абсолютное значение затем...
Из Википедии Существует два распространенных предположения об индивидуальном конкретном эффекте: предположение о случайных эффектах и предположение о фиксированных эффектах. Предположение о случайных эффектах (сделанное в модели случайных эффектов) заключается в том, что отдельные конкретные...
Мне интересно, если интервал прогнозирования и вероятный интервал оценивают одно и то же. Например, при линейной регрессии, когда вы оцениваете интервал прогнозирования подобранных значений, вы оцениваете пределов интервала, в котором вы ожидаете, что ваше значение упадет. В противоположность...
У меня случайная перехват логистической регрессии (из-за многократных измерений), и я хотел бы провести некоторую диагностику, особенно в отношении выбросов и влиятельных наблюдений. Я посмотрел на остатки, чтобы увидеть, есть ли наблюдения, которые выделяются. Но я также хотел бы взглянуть на...
У нас есть данные с двоичным результатом и некоторыми ковариатами. Я использовал логистическую регрессию для моделирования данных. Просто простой анализ, ничего необычного. Предполагается, что конечным результатом будет кривая доза-эффект, где мы показываем, как изменяется вероятность для...
Я воспроизводлю пример из обобщенных, линейных и смешанных моделей . Мой MWE ниже: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <-...
При поиске любой информации о маргинальной модели и модели случайных эффектов и о том, как выбирать между ними, я нашел некоторую информацию, но это было более или менее математическое абстрактное объяснение (как, например, здесь: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Где-то я...
В качестве допущения о линейной регрессии нормальность распределения ошибки иногда ошибочно «расширяется» или интерпретируется как необходимость нормальности y или x. Можно ли построить сценарий / набор данных, где X и Y ненормальны, но ошибочный член есть, и, следовательно, полученные оценки...
В GLM предполагается скаляр YYY и θθ\theta для базового распределения с pdf еY( у| θ,τ) = ч ( у, т) опыт( θ у- A ( θ )d( τ))fY(y|θ,τ)=h(y,τ)exp(θy−A(θ)d(τ))f_Y(y | \theta, \tau) = h(y,\tau) \exp{\left(\frac{\theta y - A(\theta)}{d(\tau)} \right)} Можно показать, чтоμ=E(Y)=A′(θ)μ=E(Y)=A′(θ) \mu =...
Я ищу совет о том, как анализировать сложные данные опросов с помощью многоуровневых моделей в R. Я использовал этот surveyпакет для взвешивания неравных вероятностей выбора в одноуровневых моделях, но этот пакет не имеет функций для многоуровневого моделирования. lme4Пакет отлично подходит для...
Под методами регуляризации я имею в виду лассо, ребристую регрессию, эластичную сеть и тому подобное. Рассмотрим прогностическую модель данных здравоохранения, содержащую демографические и диагностические данные, где прогнозируется продолжительность пребывания в стационаре. Для некоторых людей есть...
У меня есть 100 000 наблюдений (9 фиктивных переменных индикатора) с 1000 положительных результатов. Логистическая регрессия должна работать нормально в этом случае, но вероятность отсечения озадачивает меня. В обычной литературе мы выбираем 50% -ное сокращение, чтобы предсказать 1 и 0. Я не могу...
Рассмотрим линейную модель со случайным перехватом. Это эквивалентно линейной регрессии GEE с заменяемой рабочей корреляционной матрицей. Предположим, что предикторами являются и а коэффициентами для этих предикторов являются , и . Какова интерпретация коэффициентов в модели случайного пересечения?...
Я пытаюсь использовать модель для оценки того, насколько катастрофические заболевания, такие как туберкулез, СПИД и т. Д., Влияют на расходы на госпитализацию. У меня есть «стоимость госпитализации» в качестве зависимой переменной и различные индивидуальные маркеры в качестве независимых...
Мой вопрос основан на этом ответе, который показал, какая lme4::lmerмодель соответствует двусторонним повторным измерениям ANOVA: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))), c =...
Мы измерили две переменные, и диаграмма рассеяния, кажется, предлагает несколько «линейных» моделей. Есть ли способ попытаться отогнать эти модели? Выявление других независимых переменных оказалось трудным. Обе переменные сильно смещены влево (в сторону небольших чисел), это ожидаемое распределение...
Я использую glmm с биномиальной переменной ответа и категориальным предиктором. Случайный эффект дается вложенным дизайном, используемым для сбора данных. Данные выглядят так: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose protein...
У меня есть эксперимент, в котором я провожу измерения нормально распределенной переменной YYY , Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Однако предыдущие эксперименты предоставили некоторые доказательства того, что стандартное отклонение σσ\sigma является аффинной функцией независимой переменной XXX...
Я только что познакомился с дистрибутивом Tweedie (см. Это или это ), но мне трудно найти, что такое функция link для обобщенной линейной модели Tweedie.
Я построил модель glm в R и протестировал ее с помощью группы тестирования и обучения, поэтому уверен, что она работает хорошо. Результаты от R: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222...