Welche Bedeutung hat die Unterscheidung zwischen linearen und nichtlinearen Modellen? Die Frage Nichtlineares vs. verallgemeinertes lineares Modell: Wie verweisen Sie auf logistische, Poisson usw. Regression? und ihre Antwort war eine äußerst hilfreiche Klärung der Linearität / Nichtlinearität...
In diesem Artikel werden verallgemeinerte lineare Modelle (sowohl binomiale als auch negative binomiale Fehlerverteilungen) zur Analyse von Daten verwendet. Aber dann gibt es im statistischen Analyseteil der Methoden diese Aussage: ... und zweitens durch Modellierung der Anwesenheitsdaten mithilfe...
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
Ich versuche, Python und Sklearn zu lernen, aber für meine Arbeit muss ich Regressionen ausführen, die Fehlerverteilungen aus den Familien Poisson, Gamma und insbesondere Tweedie verwenden. Ich sehe nichts in der Dokumentation darüber, aber sie befinden sich in mehreren Teilen der R-Distribution....
Ich überarbeite ein Papier zur Bestäubung, in dem die Daten binomial verteilt sind (Obst reift oder nicht). Also habe ich glmermit einem zufälligen Effekt (einzelne Pflanze) und einem festen Effekt (Behandlung) gearbeitet. Ein Gutachter möchte wissen, ob die Pflanze einen Einfluss auf den...
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...
Weiß jemand, wie die Formel für Cooks Distanz lautet? Die ursprüngliche Cook-Distanzformel verwendet studentisierte Residuen, aber warum verwendet R std. Pearson-Residuen bei der Berechnung des Entfernungsdiagramms des Cook für ein GLM. Ich weiß, dass studentisierte Residuen nicht für GLMs...
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 muss gestehen, dass ich in keiner meiner Klassen, Studenten oder Absolventen, von diesem Begriff gehört habe. Was bedeutet es für eine logistische Regression, Bayesianisch zu sein? Ich suche nach einer Erklärung mit einem Übergang von der regulären Logistik zur Bayes'schen Logistik, ähnlich...
Ich arbeite derzeit an einem Projekt, an dem GLMs (und eventuell GAMs) mit einigen Zähldaten im Laufe der Zeit beteiligt sind. Normalerweise würde ich dies in SAS tun, aber ich versuche, zu R zu wechseln, und habe ... Probleme. Wenn ich einen GLM anpasse, um Daten wie folgt zu zählen: cdi_model...
Ich habe ein glm-Modell in R erstellt und es mithilfe einer Test- und Trainingsgruppe getestet. Ich bin daher zuversichtlich, dass es gut funktioniert. Die Ergebnisse von R sind: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16...
Biologischer Hintergrund Im Laufe der Zeit neigen einige Pflanzenarten dazu, ihr gesamtes Genom zu duplizieren und eine zusätzliche Kopie jedes Gens zu erhalten. Aufgrund der Instabilität dieses Aufbaus werden viele dieser Gene dann gelöscht, und das Genom ordnet sich neu und stabilisiert sich,...
Nach einem Jahr in der Graduiertenschule verstehe ich die "gewichteten kleinsten Quadrate" wie folgt: Sei , eine Entwurfsmatrix, \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p ist ein Parametervektor, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n ist ein Fehlervektor, so dass \ boldsymbol \ epsilon \ sim...
Meine Frage zeigt mein schlechtes Verständnis der Poisson-Regression und der GLMs im Allgemeinen. Hier sind einige gefälschte Daten, um meine Frage zu veranschaulichen: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Einige benutzerdefinierte Funktionen zur...
Für Zähldaten, die ich gesammelt habe, verwende ich die Poisson-Regression, um Modelle zu erstellen. Ich mache das mit der glmFunktion in R, wo ich benutze family = "poisson". Um mögliche Modelle zu bewerten (ich habe mehrere Prädiktoren), verwende ich den AIC. So weit, ist es gut. Jetzt möchte ich...
Wir haben zwei Variablen gemessen und das Streudiagramm scheint mehrere "lineare" Modelle nahezulegen. Gibt es eine Möglichkeit, diese Modelle zu destillieren? Es hat sich als schwierig erwiesen, andere unabhängige Variablen zu identifizieren. Beide Variablen sind stark nach links verschoben (in...
Als Annahme einer linearen Regression wird die Normalität der Fehlerverteilung manchmal fälschlicherweise "erweitert" oder als Notwendigkeit der Normalität von y oder x interpretiert. Ist es möglich, ein Szenario / einen Datensatz zu erstellen, bei dem X und Y nicht normal sind, der Fehlerterm...
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...