Я пытаюсь понять, когда использовать случайный эффект, а когда он не нужен. Мне сказали, что эмпирическое правило, если у вас есть 4 или более групп / отдельных лиц, которые я делаю (15 отдельных лосей). Некоторые из этих лосей были эксперименты 2 или 3 раза в общей сложности 29 испытаний. Я хочу...
Дорогие, я заметил нечто странное, что не могу объяснить, не так ли? В итоге: ручной подход к вычислению доверительного интервала в модели логистической регрессии и функция R confint()дают разные результаты. Я проходил Прикладную логистическую регрессию Хосмера и Лемешоу (2-е издание). В 3-й главе...
У меня есть данные, собранные из эксперимента, организованного следующим образом: Два участка, каждый с 30 деревьями. 15 лечат, 15 контролируют на каждом участке. Из каждого дерева мы отбираем три куска ствола и три куска корней, так что по 6 образцов первого уровня на дерево, которое представлено...
Кажется, что все они представляют случайные величины узлами и (в) зависимости через (возможно, направленные) ребра. Мне особенно интересна точка зрения
Мне интересно, в чем различия между смешанными и несмешанными GLM. Например, в SPSS раскрывающееся меню позволяет пользователям выбрать: analyze-> generalized linear models-> generalized linear models & analyze-> mixed models-> generalized linear Они имеют дело с отсутствующими...
Я полагаю, что чем больше коэффициент для переменной, тем больше у модели способности «качаться» в этом измерении, обеспечивая повышенную возможность подгонки к шуму. Хотя я думаю, что у меня есть разумное представление о связи между дисперсией в модели и большими коэффициентами, у меня нет такого...
Я пытаюсь понять стандартную ошибку «кластеризация» и как выполнить в R (это тривиально в Stata). В РИ были неудачные попытки использования либо plmнаписания моей собственной функции. Я буду использовать diamondsданные из ggplot2пакета. Я могу сделать фиксированные эффекты с помощью фиктивных...
Я понимаю, что HMM (скрытые марковские модели) являются порождающими моделями, а CRF - дискриминационными моделями. Я также понимаю, как создаются и используются CRF (условные случайные поля). Что я не понимаю, так это чем они отличаются от HMM? Я читал, что в случае HMM мы можем только...
Я ищу рекомендации о том, как интерпретировать остаточные графики моделей GLM. Особенно пуассоновские, отрицательные биномиальные, биномиальные модели. Что мы можем ожидать от этих графиков, когда модели «правильные»? (например, мы ожидаем, что дисперсия будет расти по мере увеличения...
У меня есть модель смешанного эффекта (фактически обобщенная аддитивная смешанная модель), которая дает мне прогнозы для временных рядов. Чтобы противодействовать автокорреляции, я использую модель corCAR1, учитывая тот факт, что у меня отсутствуют данные. Предполагается, что данные дают мне полную...
Я хочу установить многоуровневый GLMM с распределением Пуассона (с избыточной дисперсией), используя R. В настоящее время я использую lme4, но я заметил, что недавно quasipoissonсемейство было удалено. В другом месте я видел, что вы можете моделировать аддитивную избыточную дисперсию для...
Контекст : Представьте, что у вас было продольное исследование, в котором измеряли зависимую переменную (DV) один раз в неделю в течение 20 недель на 200 участниках. Хотя в целом я интересуюсь, типичные DV, о которых я думаю, включают в себя выполнение работы после найма или различные меры по...
Я хотел бы регрессировать вектор B против каждого из столбцов в матрице A. Это тривиально, если нет пропущенных данных, но если матрица A содержит пропущенные значения, тогда моя регрессия против A ограничена включением только тех строк, где все значения присутствуют ( поведение na.omit по...
Я пытаюсь проанализировать некоторые данные, используя модель смешанного эффекта. Собранные мной данные показывают вес некоторых молодых животных с различным генотипом с течением времени. Я использую предлагаемый здесь подход:...
Я пытался научиться машинному обучению, используя материал Coursera . В этой лекции Эндрю Нг использует алгоритм градиентного спуска, чтобы найти коэффициенты модели линейной регрессии, которая минимизирует функцию ошибки (функцию стоимости). Для линейной регрессии нужен ли градиентный спуск?...
Просто мысль: Экономные модели всегда были стандартным выбором при выборе модели, но насколько этот подход устарел? Мне любопытно, насколько наша склонность к скупости является пережитком времени абаки и правил скольжения (или, что более серьезно, нетрадиционных компьютеров). Сегодняшние...
Возьмем и и предположим, что мы смоделировали задачу прогнозирования y для данного x с использованием логистической регрессии. Когда коэффициенты логистической регрессии могут быть записаны в закрытом виде? y ∈ { 0 , 1 }x ∈ { 0 , 1 }dИкс∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dY∈ { 0 , 1 }Y∈{0,1}y \in \{0,1\} Один...
В случае простой линейной регрессии вы можете получить оценку наименьших квадратов , что вам не нужно знать чтобы оценитьβ 1 = Σ ( х я - ˉ х ) ( у я - ˉ у )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar...
Надеюсь, что это вопрос, который кто-то здесь может ответить для меня о природе разложения сумм квадратов из модели смешанных эффектов lmer(из пакета lme4 R). Прежде всего я должен сказать, что мне известно о противоречиях с использованием этого подхода, и на практике я бы с большей вероятностью...
В этом посте Эндрю Гельмана есть следующий отрывок: Байесовские модели 50-летней давности кажутся безнадежно простыми (за исключением, конечно, простых задач), и я ожидаю, что сегодняшние байесовские модели будут казаться безнадежно простыми, спустя 50 лет. (Просто для простого примера: мы,...