Was bedeutet t valueund Pr(>|t|)bei Verwendung der summary()Funktion für ein lineares Regressionsmodell in R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322
Eine Möglichkeit, die Genauigkeit des logistischen Regressionsmodells mithilfe von 'glm' zu ermitteln, besteht darin, das AUC-Diagramm zu ermitteln. Wie kann man dasselbe für ein Regressionsmodell überprüfen, das mit einer kontinuierlichen Antwortvariablen gefunden wurde (family = 'gaussian')? Mit...
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...
R glm und glmnet verwenden unterschiedliche Algorithmen. Ich bemerke nicht triviale Unterschiede zwischen den geschätzten Koeffizienten, wenn ich beide verwende. Ich bin daran interessiert, wann eines genauer ist als das andere und wann die Zeit zum Lösen / zur Genauigkeit abgewogen...
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,...
Ich bin relativ neu in R und versuche, ein Modell an Daten anzupassen, die aus einer kategorialen Spalte und einer numerischen (ganzzahligen) Spalte bestehen. Die abhängige Variable ist eine fortlaufende Zahl. Die Daten haben das folgende Format: predCateg, predIntNum, ResponseVar Die Daten...
Ich habe eine Frage zur Gültigkeit der Verwendung von RMSE (Root Mean Squared Error) zum Vergleich verschiedener Logistikmodelle. Die Antwort ist entweder 0oder 1und die Vorhersagen sind Wahrscheinlichkeiten zwischen 0- 1? Ist der unten angewandte Weg auch für die binären Antworten gültig? #...
Sowohl bayesglm()(im Arm R-Paket) als auch verschiedene Funktionen im MCMCpack-Paket zielen darauf ab, die Bayes'sche Schätzung verallgemeinerter linearer Modelle durchzuführen, aber ich bin nicht sicher, ob sie tatsächlich dasselbe berechnen. Die MCMCpack-Funktionen verwenden die Markov-Kette...
Was sind die Unterschiede bei der Verwendung von verallgemeinerten linearen Modellen wie der automatischen Relevanzbestimmung (ARD) und der Ridge-Regression gegenüber Zeitreihenmodellen wie Box-Jenkins (ARIMA) oder der exponentiellen Glättung für Prognosen? Gibt es Faustregeln, wann GLM und wann...
Ich verwende glms in R (verallgemeinerte lineare Modelle). Ich dachte, ich kenne p-Werte - bis ich sah, dass das Aufrufen einer Zusammenfassung für ein glm keinen übergeordneten p-Wert ergibt, der für das gesamte Modell repräsentativ ist - zumindest nicht an der Stelle, an der lineare Modelle dies...
Ich bin verwirrt von Aussagen auf einer UCLA-Webseite über die logistische Regression mit gemischten Effekten. Sie zeigen eine Tabelle mit festen Effektkoeffizienten aus der Anpassung eines solchen Modells, und der folgende erste Absatz scheint die Koeffizienten genau wie eine normale logistische...
Wenn die Kontingenztabelle Nullen enthält und wir verschachtelte Poisson / Loglinear-Modelle (unter Verwendung der R- glmFunktion) für einen Likelihood-Ratio-Test anpassen, müssen wir die Daten vor dem Anpassen der glm-Modelle anpassen (z. B. 1/2 zu allen hinzufügen) die zählt)? Natürlich können...
Angenommen, ich generiere die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses basierend auf einem bestimmten Faktor und zeichne die Kurve dieses Ergebnisses. Gibt es eine Möglichkeit, die Gleichung für diese Kurve aus R zu extrahieren? > mod = glm(winner~our_bid, data=mydat,
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 2 Jahren . Der folgende Code PredictNew...