Ich forsche, um Unterschiede in der Fischdichte und im Fischartenreichtum zu untersuchen, wenn ich zwei verschiedene visuelle Unterwasserzählungsmethoden verwende. Meine Daten waren ursprünglich Zähldaten, aber normalerweise wird dies in Fischdichte geändert, aber ich habe mich immer noch für die...
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...
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 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 habe ein lineares Regressionsmodell, bei dem die abhängige Variable protokolliert wird und eine unabhängige Variable linear ist. Der Steigungskoeffizient für eine wichtige unabhängige Variable ist negativ: . Ich bin mir nicht sicher, wie ich interpretieren soll.−.0564−.0564-.0564 Benutze ich...
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...
Ich frage mich, ob Vorhersageintervall und glaubwürdiges Intervall dasselbe bewerten. ( 1 - α ) %(1- -α)%.(1-\alpha)\% Y.= a + b . X. Y.=ein+b.X.\ Y = a + b.X
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 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...
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...
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...
Geschlossen . Diese Frage erfordert Details oder Klarheit . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Fügen Sie Details hinzu und klären Sie das Problem, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 2 Jahren ....
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 arbeite an einem Projekt, bei dem RFID-Tags gelesen und die Signalstärke verglichen werden, die der Leser sieht, wenn Sie die Antennenkonfiguration ändern (Anzahl der Antennen, Position usw.). Im Rahmen des Projekts muss ich die Setups vergleichen, um festzustellen, welche am effektivsten...
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...
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,...
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...
Ich versuche, die folgende Art von Logistikmodell zu interpretieren: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Ist die Ausgabe predict(mdl)der erwarteten Erfolgsaussichten für jeden Datenpunkt? Gibt es eine einfache Möglichkeit, die Quoten für jede Faktorstufe des Modells...
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...