Вопросы с тегом «model»

11
Модель смешанного эффекта с переменной выборки

Я пытаюсь указать формулу для линейной модели смешанного эффекта (с lme4) для моего экспериментального дизайна, но я не уверен, что я делаю это правильно. Дизайн: в основном я измеряю параметр отклика на растениях. У меня 4 уровня лечения и 2 уровня орошения. Растения сгруппированы в 16 участков, в...

11
получение степеней свободы от лмера

Я подобрал модель lmer со следующим (хотя и скомпонованным выводом): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Я действительно хотел бы построить доверительный интервал для каждого эффекта, используя следующую формулу:...

11
Марковские цепи против HMM

Марковские цепочки имеют для меня смысл, я могу использовать их для моделирования вероятностных изменений состояния в реальных жизненных задачах. Затем приходит HMM. Говорят, что HMM более подходят для моделирования многих проблем, чем MC. Однако проблемы, о которых упоминают люди, довольно сложны...

11
Почему Ограниченная максимальная вероятность дает лучшую (непредвзятую) оценку дисперсии?

Я читаю теоретическую статью Дуга Бейтса о пакете lme4 в R, чтобы лучше понять суть смешанных моделей, и натолкнулся на интригующий результат, который я хотел бы лучше понять, об использовании ограниченного максимального правдоподобия (REML) для оценки дисперсии , В разделе 3.3, посвященном...

11
Сколько дистрибутивов в GLM?

Я определил несколько мест в учебниках, где GLM описан с 5 распределениями (а именно: гамма, гауссовский, биномиальный, обратный гауссовский и пуассоновский). Это также иллюстрируется в функции семьи в R. Иногда я сталкиваюсь с ссылками на GLM, где включены дополнительные дистрибутивы ( пример )....

11
Байесовская модель логита - интуитивное объяснение?

Я должен признаться, что раньше я не слышал об этом термине ни в одном из моих классов, старшекурсников или выпускников. Что значит для логистической регрессии быть байесовским? Я ищу объяснение с переходом от обычной логистики к байесовской логистике, подобное следующему: Это уравнение в модели...

11
Как бороться с «нецелым» предупреждением от отрицательного биномиального GLM?

Я пытаюсь смоделировать среднюю интенсивность паразитов, воздействующих на хозяина в R, используя отрицательную биномиальную модель. Я продолжаю получать 50 или более предупреждений, которые говорят: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Как я могу справиться с этим? Мой код...

11
OLS vs. Poisson GLM с идентификационной связью

Мой вопрос показывает мое плохое понимание регрессии Пуассона и GLM в целом. Вот некоторые поддельные данные, чтобы проиллюстрировать мой вопрос: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Некоторые пользовательские функции для возврата psuedo-R2: ###...

11
методы машинного обучения для продольных данных

Мне было интересно, есть ли какие-либо методы машинного обучения (без присмотра) для моделирования продольных данных? Я всегда использовал модели со смешанными эффектами (в основном нелинейные), но мне было интересно, есть ли другие способы сделать это (используя машинное обучение). Под машинным...

11
Разница в различиях с данными отдельных уровней

Как правильно указать разницу в модели различий с данными панели отдельных уровней? Вот установка: Предположим, что у меня есть данные панели индивидуального уровня, встроенные в города за несколько лет, и обработка варьируется в зависимости от года. Формально, пусть будет результатом для индивида...

11
Должен ли я использовать смещение для моего Poisson GLM?

Я провожу исследование, чтобы посмотреть на различия в плотности и богатстве видов рыб при использовании двух разных методов подводной визуальной переписи. Мои данные изначально были данными подсчета, но затем они обычно меняются на плотность рыбы, но я все же решил использовать Poisson GLM, что, я...

11
R / mgcv: Почему тензорные продукты te () и ti () производят разные поверхности?

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и...

11
Когда использовать модель со смешанным эффектом?

Модели линейных смешанных эффектов - это расширения моделей линейной регрессии для данных, которые собираются и обобщаются в группы. Ключевым преимуществом является то, что коэффициенты могут варьироваться по отношению к одной или нескольким групповым переменным. Тем не менее, я борюсь с тем, когда...

11
Следует ли использовать поправки степеней свободы для определения параметров GLM?

Этот вопрос вдохновлен ответом Мартина здесь . Предположим, что мы подходим к GLM для однопараметрического семейства, такого как биномиальная модель или модель Пуассона, и что это процедура полного правдоподобия (в отличие от квазипуассона). Тогда дисперсия является функцией среднего значения. С...

11
Скрытие регрессионной модели от профессора (линкор регрессии) [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос нуждается в деталях или ясности . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте детали и проясните проблему, отредактировав этот пост . Закрыто 2 года назад . Я работаю над домашним заданием, где мой профессор хотел бы, чтобы мы создали...

11
Использование децибел в статистике

Я работаю над проектом, который включает чтение меток RFID и сравнение уровня сигнала, который читатель видит при изменении конфигурации антенны (количество антенн, положение и т. Д.). Как часть проекта, мне нужно сравнить настройки, чтобы увидеть, какие из них наиболее эффективны. В идеале я мог...

10
Вывод логистической модели в R

Я пытаюсь интерпретировать следующий тип логистической модели: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Является ли вывод predict(mdl)ожидаемых шансов на успех для каждой точки данных? Есть ли простой способ табулировать шансы для каждого факторного уровня модели, а не для...

10
Сравнение смешанной модели (субъект как случайный эффект) с простой линейной моделью (субъект как фиксированный эффект)

Я заканчиваю анализ большого набора данных. Я хотел бы взять линейную модель, использованную в первой части работы, и переоснастить ее, используя линейную смешанную модель (LME). LME будет очень похожим, за исключением того, что одна из переменных, используемых в модели, будет использоваться в...

10
Как бороться с опущенными фиктивными переменными в модели с фиксированным эффектом?

Я использую модель с фиксированным эффектом для своих данных панели (9 лет, 1000+ наблюдений), поскольку мой тест Хаусмана показывает значение . Когда я добавляю фиктивные переменные для отраслей, которые включили мои фирмы, они всегда опускаются. Я знаю, что между различными отраслевыми группами...