Вопросы с тегом «model»

10
В чем разница между логит-трансформированной линейной регрессией, логистической регрессией и логистической смешанной моделью?

Предположим, у меня есть 10 учеников, каждый из которых пытается решить 20 математических задач. Задачи оцениваются правильно или неправильно (в длинных данных), и результаты каждого учащегося можно суммировать с помощью показателя точности (в подчиненных данных). Модели 1, 2 и 4 ниже дают разные...

10
Как проверить, хороша ли моя регрессионная модель

Один из способов найти точность модели логистической регрессии с использованием «glm» - это найти график AUC. Как проверить то же самое для регрессионной модели, найденной с переменной непрерывного ответа (family = 'gaussian')? Какие методы используются для проверки соответствия моей регрессионной...

10
Как извлечь / вычислить кредитное плечо и расстояния Кука для моделей с линейными смешанными эффектами

Кто-нибудь знает, как вычислить (или извлечь) рычаги и расстояния Кука для merобъекта класса (полученного через lme4пакет)? Я хотел бы построить их для анализа...

10
Модель истории дискретного времени (выживания) в R

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки:...

10
Что является более точным glm или glmnet?

R glm и glmnet используют разные алгоритмы. Я замечаю нетривиальные различия между оценочными коэффициентами, когда использую оба. Меня интересует, когда одно является более точным, чем другое, и время, чтобы решить / точность компромисса. В частности, я имею в виду случай, когда в glmnet-й...

10
Исправлено против случайных эффектов

Совсем недавно я начал изучать обобщенные линейные смешанные модели и использовал R для изучения того, какое значение имеет отношение к членству в группе как к фиксированному, так и к случайному эффекту. В частности, я смотрю на пример набора данных, который обсуждался здесь:...

10
Понимание эффекта непрерывного случайного фактора в модели смешанных эффектов

Я понимаю влияние категорического случайного эффекта на модель смешанных эффектов в том смысле, что она выполняет частичное объединение наблюдений по уровню в случайном эффекте, фактически предполагая, что наблюдения сами по себе не являются независимыми, а являются только их частичными пулами....

10
Я регистрирую преобразованную зависимую переменную, могу ли я использовать нормальное распределение GLM с функцией ссылки LOG?

У меня есть вопрос, касающийся обобщенных линейных моделей (GLM). Моя зависимая переменная (DV) непрерывна и не является нормальной. Таким образом, я лог преобразовал это (все еще не нормальный, но улучшил это). Я хочу связать DV с двумя категориальными переменными и одной непрерывной...

10
Как мне включить инновационный выброс при наблюдении 48 в мою модель ARIMA?

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою...

10
Как получить доверительный интервал по изменению r-квадрата населения

Ради простого примера предположим, что есть две модели линейной регрессии Модель 1 имеет три предсказатели, x1a, x2b, иx2c Модель 2 имеет три предиктора из модели 1 и два дополнительных предиктора x2aиx2b Существует уравнение регрессии населения, где объясняется дисперсия населения для Модели 1 и...

10
Добавление случайного эффекта влияет на оценки коэффициентов

Меня всегда учили, что случайные эффекты влияют только на дисперсию (ошибку), а фиксированные эффекты влияют только на среднее значение. Но я нашел пример, где случайные эффекты влияют и на среднее значение - оценку коэффициента: require(nlme) set.seed(128) n <- 100 k <- 5 cat <-...

10
Почему трудно учитывать неопределенность в случайных эффектах при прогнозировании по смешанным моделям?

В R-sig-ME есть несколько потоков о получении доверительных интервалов для прогнозов с использованием lme4и nlmeв R. Например, здесь и здесь, в 2010 году, включая некоторые комментарии Дугалса Бейтса, одного из авторов обоих пакетов. Я стесняюсь цитировать его дословно, так как боюсь, что их вырвут...

10
Взвешенная обобщенная регрессия в BUGS, JAGS

В R«предварительном весе» мы можем glmрегрессировать через параметр весов . Например: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Как это можно сделать в JAGSили BUGSмодели? Я нашел некоторые документы, обсуждающие это, но ни один из них не дает пример. Меня...

10
Гибкие и негибкие модели в машинном обучении

Я столкнулся с простым вопросом о сравнении гибких моделей (т.е. сплайнов) с негибкими моделями (например, линейной регрессией) при различных сценариях. Вопрос в том: В целом, ожидаем ли мы, что эффективность гибкого статистического метода обучения будет лучше или хуже, чем у негибкого метода,...

10
Лог вероятности для GLM

В следующем коде я выполняю логистическую регрессию для сгруппированных данных, используя glm, и «вручную», используя mle2. Почему функция logLik в R дает мне вероятность логирования logLik (fit.glm) = - 2.336, отличную от той, что logLik (fit.ml) = - 5.514, которую я получаю вручную?...

10
Пересчитать логарифмическое правдоподобие из простой модели R lm

Я просто пытаюсь пересчитать с помощью dnorm () логарифмическую вероятность, обеспечиваемую функцией logLik из модели lm (в R). Это работает (почти идеально) для большого количества данных (например, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x + rnorm(n, 0,...

10
относительно условной независимости и ее графического представления

При изучении выбора ковариации я однажды прочитал следующий пример. Что касается следующей модели: Его ковариационная матрица и обратная ковариационная матрица имеют следующий вид: Я не понимаю, почему независимость и определяется здесь обратной ковариацией?уИксxxYyy Какая математическая логика...

10
Обобщенные линейные смешанные модели: выбор модели

Этот вопрос / тема возникла в дискуссии с коллегой, и я искал несколько мнений по этому поводу: Я моделирую некоторые данные, используя логистическую регрессию со случайными эффектами, точнее - логистическую регрессию со случайным перехватом. Для фиксированных эффектов у меня есть 9 переменных,...

10
Есть ли «стандарт» для обозначения статистической модели?

Например, в руководстве BUGS или в следующей книге Lee and Wagenmakers ( pdf ) и во многих других местах используется тип обозначения, который мне кажется очень гибким в том смысле, что его можно использовать для краткого описания большинства статистических моделей. Примером этого обозначения...

10
Идея смешанной модели и байесовский метод

В смешанной модели мы предполагаем, что случайные эффекты (параметры) являются случайными величинами, которые следуют нормальному распределению. Это выглядит очень похоже на байесовский метод, в котором все параметры предполагаются случайными. Так является ли модель случайных эффектов частным...