Als «generalized-linear-model» getaggte Fragen

Fast alles, was ich über lineare Regression und GLM lese , läuft darauf hinaus: y=f(x,β)y=f(x,β)y = f(x,\beta) wobei f(x,β)f(x,β)f(x,\beta) eine nicht zunehmende oder nicht abnehmende Funktion von xxx und ββ\beta der Parameter ist, den Sie schätzen und testen Hypothesen über. Es gibt Dutzende von...

Ich bin auf der Suche nach einer Einführung in ein Buch für Fortgeschrittene über generalisierte lineare Modelle. Im Idealfall möchte ich zusätzlich zu der Theorie, die hinter den Modellen steht, Anwendungen und Beispiele in R oder einer anderen Programmiersprache einfügen - ich höre, dass SAS auch...

Hallo, ich habe zwei Probleme, die wie natürliche Kandidaten für mehrstufige / gemischte Modelle klingen, die ich nie benutzt habe. Die einfachere Variante, die ich als Einführung versuchen möchte, sieht wie folgt aus: Die Daten sehen aus wie viele Zeilen des Formulars x y innergroup outergroup...

Zwei verwandte Fragen von mir. Ich habe einen Datenrahmen, der die Anzahl der Patienten in einer Spalte (Bereich 10 - 17 Patienten) sowie Nullen und Einsen enthält, aus denen hervorgeht, ob an diesem Tag ein Vorfall aufgetreten ist. Ich verwende ein Binomialmodell, um die Wahrscheinlichkeit eines...

Ich bin wirklich fassungslos, dass der Poisson GLM nicht ganzzahlige Zahlen akzeptiert! Aussehen: Daten (Inhalt von data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R-Skript: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...

Wir arbeiten mit einigen logistischen Regressionen und haben festgestellt, dass die durchschnittliche geschätzte Wahrscheinlichkeit immer dem Anteil derjenigen in der Stichprobe entspricht. Das heißt, der Durchschnitt der angepassten Werte entspricht dem Durchschnitt der Stichprobe. Kann mir...

Ich habe Fischdichtedaten, die ich versuche, zwischen verschiedenen Erfassungstechniken zu vergleichen, die Daten haben viele Nullen, und das Histogramm sieht für eine Poisson-Verteilung angemessen aus, außer dass es sich bei den Dichten nicht um ganzzahlige Daten handelt. Ich bin relativ neu bei...

Beta-Regression (dh GLM mit Beta-Verteilung und normalerweise der Logit-Link-Funktion) wird häufig empfohlen, um Antworten zu behandeln, die als abhängige Variablen mit Werten zwischen 0 und 1 bezeichnet werden, z. B. Brüche, Verhältnisse oder Wahrscheinlichkeiten. Regression für ein Ergebnis...

Einfache Frage: Wie spezifiziere ich eine logarithmische Normalverteilung im Argument der GLM-Familie in R? Ich konnte nicht finden, wie dies erreicht werden kann. Warum ist lognormal (oder exponentiell) keine Option im Familienargument? Irgendwo in den R-Archiven habe ich gelesen, dass man einfach...

Ich habe sechs abhängige Variablen (Zähldaten) und mehrere unabhängige Variablen. In einer MMR sieht das Skript folgendermaßen aus: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Da meine Daten jedoch gezählt werden, möchte ich ein verallgemeinertes lineares Modell...

Mit folgendem Code kann eine logit-Regression in R durchgeführt werden: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Es sieht so aus, als ob...

Wie in diesem Kurshandbuch (Seite 1) erläutert , kann ein lineares Modell in folgender Form geschrieben werden: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, Dabei ist die Antwortvariable und die erklärende Variable .yyyxixix_{i}ithithi^{th} Mit dem...

Meine Fragen sind: Werden generalisierte lineare Modelle (GLMs) garantiert zu einem globalen Maximum konvergieren? Wenn ja warum? Welche Einschränkungen gibt es für die Verbindungsfunktion, um die Konvexität sicherzustellen? Mein Verständnis von GLMs ist, dass sie eine hochgradig nichtlineare...

Es fällt mir immer schwer, dem Publikum statistische Techniken ohne statistischen Hintergrund zu erklären. Wenn ich erklären wollte, was GLM für ein solches Publikum ist (ohne statistische Fachsprache auszusprechen), welcher Weg wäre der beste oder effektivste? Ich erkläre GLM normalerweise mit...

Welche Strategie eignet sich, um zu entscheiden, welches Modell mit Zähldaten verwendet werden soll? Ich habe Zähldaten, die ich als Mehrebenenmodell modellieren muss, und es wurde mir (auf dieser Site) empfohlen, dies am besten durch Bugs oder MCMCglmm zu tun. Ich versuche jedoch immer noch, etwas...

Ich weiß, dass standardisierte Pearson-Residuen auf traditionelle probabilistische Weise erhalten werden: rich= yich- πichπich( 1 - πich)--------√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} und Abweichungsreste werden auf statistischere Weise erhalten (der Beitrag jedes Punktes...

Ich bin gespannt, warum wir GLMS-Anpassungen so behandeln, als wären sie ein spezielles Optimierungsproblem. Sind sie? Es scheint mir, dass sie nur maximale Wahrscheinlichkeit sind und dass wir die Wahrscheinlichkeit aufschreiben und dann ... maximieren wir sie! Warum verwenden wir Fisher-Scoring...

Eine Tweedie-Verteilung kann verzerrte Daten mit einer Punktmasse von Null modellieren, wenn der Parameter (Exponent in der Mittelwert-Varianz-Beziehung) zwischen 1 und 2 liegt.ppp In ähnlicher Weise kann ein Modell mit Null-Inflation (unabhängig davon, ob es sich um ein kontinuierliches oder ein...

Ich bin noch ziemlich neu in verallgemeinerten linearen Modellen, und ich habe Probleme mit der Notation in den meisten GLM-Texten, die ich aufgegriffen habe. Gibt es äußerst beliebte GLM-Bücher, die sich besser lesen

Wie kann man diesem Fehler entgegenwirken, wenn Sie bei einem GLM den Fehler "Wegen Singularitäten nicht definiert" in der anova-Ausgabe erhalten? Einige haben vermutet, dass es an der Kollinearität zwischen den Kovariaten liegt oder dass eine der Ebenen im Datensatz nicht vorhanden ist (siehe:...