Ich habe mehrere Stellen in Lehrbüchern identifiziert, an denen das GLM mit 5 Verteilungen beschrieben wird (nämlich Gamma, Gauß, Binomial, Inverses Gauß und Poisson). Dies zeigt sich auch in der Familienfunktion in R. Gelegentlich stoße ich auf Verweise auf das GLM, in denen zusätzliche...
Wir haben Daten mit einem binären Ergebnis und einigen Kovariaten. Ich habe die Daten mithilfe der logistischen Regression modelliert. Nur eine einfache Analyse, nichts Außergewöhnliches. Die endgültige Ausgabe soll eine Dosis-Wirkungs-Kurve sein, in der wir zeigen, wie sich die Wahrscheinlichkeit...
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...
In GLM wird unter der Annahme eines Skalars und θ für die zugrunde liegende Verteilung mit pdf f Y ( y | θ , τ ) = h ( y , τ ) exp ( θ y - A ( θ )Y.Y.Yθθ\theta Es kann gezeigt werden, dassμ=E(Y)=A'(θ) ist. Wenn die Verknüpfungsfunktiong(⋅)die folgendenBedingungenerfüllt:g(μ)=θ=X'β,wobeiX'βder...
Ich habe 100.000 Beobachtungen (9 Dummy-Indikatorvariablen) mit 1000 positiven. Die logistische Regression sollte in diesem Fall gut funktionieren, aber die Cutoff-Wahrscheinlichkeit verwirrt mich. In der allgemeinen Literatur wählen wir einen Cutoff von 50%, um Einsen und Nullen vorherzusagen. Ich...
Diese Frage ist inspiriert von Martijns Antwort hier . Angenommen, wir passen ein GLM für eine Ein-Parameter-Familie wie ein Binomial- oder Poisson-Modell an und es handelt sich um ein Verfahren mit voller Wahrscheinlichkeit (im Gegensatz zu beispielsweise Quasipoisson). Dann ist die Varianz eine...
Ich versuche, ein Modell zu erstellen, um abzuschätzen, wie gut sich katastrophale Krankheiten wie TB, AIDS usw. auf die Ausgaben für Krankenhausaufenthalte auswirken. Ich habe "Kosten pro Krankenhausaufenthalt" als abhängige Variable und verschiedene individuelle Marker als unabhängige Variablen,...
Was ist der statistische Unterschied zwischen einer linearen Regression in R mit der formulaMenge auf y ~ x + 0statt y ~ x? Wie interpretiere ich diese beiden unterschiedlichen
Ich wurde gerade in die Tweedie-Distribution eingeführt (siehe dies oder das ), aber es fällt mir schwer, die Verknüpfungsfunktion für ein verallgemeinertes lineares Tweedie-Modell zu
Ich versuche, die mittleren Intensitäten von Parasiten, die einen Wirt in R beeinflussen, mithilfe eines negativen Binomialmodells zu modellieren. Ich bekomme immer wieder 50 oder mehr Warnungen, die besagen: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Wie kann ich damit...
Ich führe ein glmm mit einer binomialen Antwortvariablen und einem kategorialen Prädiktor aus. Der zufällige Effekt ergibt sich aus dem verschachtelten Design, das für die Datenerfassung verwendet wird. Die Daten sehen folgendermaßen aus: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control...
Ich habe eine Frage, ob ich einen Offset verwenden soll oder nicht. Nehmen Sie ein sehr einfaches Modell an, in dem Sie die (Gesamt-) Anzahl der Tore im Hockey beschreiben möchten. Sie haben also Tore, die Anzahl der gespielten Spiele und eine Dummy-Variable "Stürmer", die gleich 1 ist, wenn der...
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...
Ich habe eine Frage zu Generalized Linear Models (GLM). Meine abhängige Variable (DV) ist stetig und nicht normal. Also habe ich es transformiert (immer noch nicht normal, aber verbessert). Ich möchte den DV mit zwei kategorialen Variablen und einer kontinuierlichen Kovariable in Beziehung setzen....
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte...
Ich habe negative Binomial- und Quasi-Poisson-Modelle ausgeführt, die auf einem Ansatz zum Testen von Hypothesen basieren. Meine endgültigen Modelle, die beide Methoden verwenden, haben unterschiedliche Kovariaten und Wechselwirkungen. Es scheint, dass es in beiden Fällen keine Muster gibt, wenn...
In können Rwir eine glmRegression über den Gewichtungsparameter "vorgewichten" . Zum Beispiel: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Wie kann dies in einem JAGSoder BUGSModell erreicht werden? Ich habe ein Papier gefunden, das dies diskutiert, aber...
Im folgenden Code führe ich eine logistische Regression für gruppierte Daten mit glm und "von Hand" mit mle2 durch. Warum gibt mir die logLik-Funktion in R eine Log-Wahrscheinlichkeit logLik (fit.glm) = - 2.336, die sich von der logLik (fit.ml) = - 5.514 unterscheidet, die ich von Hand...
Ich versuche einfach, mit dnorm () die von der logLik-Funktion bereitgestellte Log-Wahrscheinlichkeit aus einem lm-Modell (in R) neu zu berechnen. Es funktioniert (fast perfekt) für eine hohe Anzahl von Daten (z. B. n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 +...
Ich reproduziere ein Beispiel aus verallgemeinerten, linearen und gemischten Modellen . Mein MWE ist unten: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution,...