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...
Was sind die Vorteile der Angabe einer Kovarianzstruktur in einer GLM (anstatt alle nicht diagonalen Einträge in der Kovarianzmatrix als Null zu behandeln)? Abgesehen davon, was man über die Daten weiß, macht man es auch Passform verbessern? Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit für ausgelagerte...
Ich bin daran interessiert, die Nullhypothesen glm()in R zu ändern . Beispielsweise: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) testet die Hypothese, dass . Was ist, wenn ich die Null in = einen beliebigen Wert innerhalb von ändern möchte ? p = 0,5p=0,5p = 0.5pppglm() Ich...
Ich experimentiere mit dem Algorithmus der Gradientenverstärkungsmaschine über das caretPaket in R. Unter Verwendung eines kleinen Datensatzes für Hochschulzulassungen habe ich den folgenden Code ausgeführt: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Warum haben lineare Regression und verallgemeinertes Modell inkonsistente Annahmen? Bei der linearen Regression nehmen wir an, dass der Rest von Gauß stammt Bei einer anderen Regression (logistische Regression, Gift-Regression) gehen wir davon aus, dass die Reaktion von einer gewissen Verteilung...
Ich habe einen Datensatz, in dem die Variable, die ich als Zufallseffekt verwenden möchte, für einige Ebenen nur eine einzige Beobachtung enthält. Aufgrund der Antworten auf vorherige Fragen habe ich festgestellt, dass dies im Prinzip in Ordnung sein kann. Kann ich ein gemischtes Modell mit...
Ich verwende spotfire (S ++) für die statistische Analyse in meinem Projekt und muss für einen großen Datensatz eine multinomiale logistische Regression ausführen. Ich weiß, der beste Algorithmus wäre mlogit gewesen, aber leider ist das in s ++ nicht verfügbar. Ich habe jedoch die Möglichkeit, den...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares Modell mit einer einzelnen Antwortvariablen (stetig / normalverteilt) und 4 erklärenden Variablen (von denen 3 Faktoren sind und die vierte eine ganze Zahl ist) erstellt. Ich habe eine Gaußsche Fehlerverteilung mit einer Identitätsverknüpfungsfunktion...
Ich möchte Zähldaten als Kovariaten verwenden, während ich ein logistisches Regressionsmodell anpasse. Meine Frage ist: Verstoße ich gegen eine Annahme der logistischen (und allgemeiner der verallgemeinerten linearen) Modelle, indem ich count, nicht negative ganzzahlige Variablen als unabhängige...
Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 5 Jahren . Call: glm(formula = darters ~...
Als Teil der Ausgabe eines verallgemeinerten linearen Modells werden die Null- und Restabweichung verwendet, um das Modell zu bewerten. Die Formeln für diese Größen werden häufig als Log-Wahrscheinlichkeit des gesättigten Modells ausgedrückt. Beispiel: /stats//a/113022/22199 , Logistic Regression:...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares Modell, das eine Gaußsche Verteilungs- und Protokollverknüpfungsfunktion anwendet. Nach dem Anpassen des Modells überprüfe ich die Residuen: QQ-Diagramm, Residuen gegen vorhergesagte Werte, Histogramm der Residuen (unter Berücksichtigung der gebotenen...
Ich habe gerade ein negatives Binomial-GLM ausgeführt und dies ist die Ausgabe: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std....
Ich habe mich nur gefragt, ob die Poisson-Regression einen Fehlerbegriff hat. Kann eine Poisson-Regression zufällige Effekte und einen Fehlerbegriff haben? Ich bin verwirrt über diesen Punkt. In der logistischen Regression gibt es keinen Fehlerbegriff, da Ihre Ergebnisvariable binär ist. Ist das...
Ich möchte die Zeit, die ich mit dem Stillen verbracht habe (z. B. Wochen), als unabhängige Variable in ein lineares Modell aufnehmen. Einige Beobachtungen greifen jedoch überhaupt nicht in das Verhalten ein. Sie als 0 zu codieren ist nicht wirklich richtig, da 0 qualitativ von jedem Wert> 0...
Ich habe ein Glm.nb von durchgeführt glm1<-glm.nb(x~factor(group)) wobei group eine kategoriale und x eine metrische Variable ist. Wenn ich versuche, eine Zusammenfassung der Ergebnisse zu erhalten, werden geringfügig unterschiedliche Ergebnisse angezeigt, je nachdem, ob ich summary()oder...
Soweit ich weiß, besteht der Unterschied zwischen dem logistischen Modell und dem Teilantwortmodell (frm) darin, dass die abhängige Variable (Y), in der frm [0,1] ist, logistisch jedoch {0, 1} ist. Ferner verwendet frm den Quasi-Likelihood-Schätzer, um seine Parameter zu bestimmen. Normalerweise...
Wenn in der glm-Formel eine Faktorvariable (z. B. Geschlecht mit den Ebenen M und F) verwendet wird, werden Dummy-Variablen erstellt, die zusammen mit den zugehörigen Koeffizienten (z. B. genderM) in der glm-Modellzusammenfassung aufgeführt sind. Wenn Sie sich nicht auf R verlassen, um den Faktor...
Hier ist mein Kontext für diese Frage: Soweit ich weiß, können wir keine gewöhnliche Regression der kleinsten Quadrate in R ausführen, wenn wir gewichtete Daten und das surveyPaket verwenden. Hier müssen wir verwenden svyglm(), die stattdessen ein verallgemeinertes lineares Modell ausführt (was das...
Ich habe derzeit ein Problem beim Verständnis der Syntax für R zum Anpassen eines GLM mithilfe der Gamma-Verteilung. Ich habe eine Reihe von Daten, wobei jede Zeile 3 Co-Variablen ( X1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3 ), eine Antwortvariable ( ) und einen Formparameter ( ) enthält. Ich möchte die Skala...