Mit R habe ich ein lineares Modell für eine einzelne Antwortvariable aus einer Mischung von kontinuierlichen und diskreten Prädiktoren angepasst. Dies ist sehr einfach, aber ich habe Probleme zu verstehen, wie ein Koeffizient für einen diskreten Faktor funktioniert. Konzept: Natürlich wird der...
Ich weiß, dass dies wahrscheinlich eine grundlegende Frage ist ... Aber ich scheine keine Antwort zu finden. Ich passe ein GLM an eine Poisson-Familie an und habe dann versucht, einen Blick auf die Vorhersagen zu werfen, aber der Offset scheint berücksichtigt zu werden:
Ich habe eine Frage zur Interpretation der Koeffizienten einer Wechselwirkung zwischen kontinuierlicher und kategorialer Variable. Hier ist mein Modell: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value...
Ich habe dieses Buch Mustererkennung und maschinelles Lernen von Bishop gelesen. Ich hatte eine Verwirrung in Bezug auf eine Ableitung des linearen dynamischen Systems. In LDS nehmen wir an, dass die latenten Variablen kontinuierlich sind. Wenn Z die latenten Variablen und X die beobachteten...
Während der logistischen Regression erhalte ich enorme Koeffizienten, siehe Koeffizienten mit krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family =...
Auf Seite 232 von "Ein R-Begleiter zur angewandten Regression" bemerken Fox und Weisberg Nur die Gaußsche Familie hat eine konstante Varianz, und in allen anderen GLMs hängt die bedingte Varianz von y bei vonxx\bf{x}μ(x)μ(x)\mu(x) Zuvor haben sie festgestellt, dass die bedingte Varianz des...
Wann sollte ein verallgemeinertes lineares Modell gegenüber einem linearen Modell verwendet werden? Ich weiß, dass das verallgemeinerte lineare Modell zum Beispiel zulässt, dass die Fehler eine andere Verteilung als normal haben, aber warum befasst man sich mit der Verteilung der Fehler? Zum...
Ich passe mehrere Modelle der Form an .. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") .. und suche nach Möglichkeiten, die für verschiedene Variablen erhaltenen Modelle zu vergleichen. Ich frage mich, ob der Alpha-Wert von praktischem Nutzen ist. Für die drei Diagramme unten betragen die...
Wenn wir eine glmFunktion in R verwenden, wird standardmäßig die iterativ neu gewichtete Methode der kleinsten Quadrate (IWLS) verwendet, um die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung der Parameter zu ermitteln. Jetzt habe ich zwei Fragen. Garantieren IWLS-Schätzungen das globale Maximum der...
Ich habe diese Daten: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Ich habe eine Poisson-Regression durchgeführt poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Und eine negative...
Ich suche nach einem linearen Regressionsalgorithmus, der am besten für Daten geeignet ist, deren unabhängige Variable (x) einen konstanten Messfehler aufweist und deren abhängige Variable (y) einen signalabhängigen Fehler aufweist. Das obige Bild zeigt meine
Ich habe einen Datensatz von rund 5000 Funktionen. Für diese Daten habe ich zuerst den Chi-Quadrat-Test zur Merkmalsauswahl verwendet. Danach erhielt ich ungefähr 1500 Variablen, die eine signifikante Beziehung zur Antwortvariablen zeigten. Jetzt muss ich die logistische Regression darauf...
In 'Die Elemente des statistischen Lernens' wird der Ausdruck für die Bias-Varianz-Zerlegung des linearen Modells gegeben als wobei die eigentliche Zielfunktion ist, die Varianz des Zufallsfehlers im Modell und ist der lineare Schätzer von .f ( x 0 ) σ 2 ε y = f ( x ) + εE.r r ( x0) = σ2ϵ+ E.[ f(...
Bei der linearen Regression bin ich auf ein erfreuliches Ergebnis gestoßen, wenn wir zum Modell passen E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, Wenn wir dann die Daten , und standardisieren und
Ich habe Daten aus dem folgende experimentellen Design: meine Beobachtungen zählen die Anzahl der Erfolge sind ( K) aus Anzahl der Versuche von entsprechenden ( N), gemessen für zwei Gruppen von jeweils umfassten IIndividuen, von TBehandlungen, wobei in jeder solchen Faktorkombination gibt es...
Ich versuche einem Studenten eines Kollegen zu helfen. Der Student beobachtete und zählte das Verhalten der Vögel (Anzahl der Anrufe) in einem Versuchsaufbau. Die Anzahl der Anrufe, die einem bestimmten beobachteten Vogel während jedes Experiments zugeordnet werden konnten, konnte nicht bestimmt...
Ich simuliere Bernoulli-Versuche mit einem zufälligen zwischen Gruppen und passe dann das entsprechende Modell mit an das Paket:logitθ ∼ N.( logitθ0, 12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number...
Das folgende mehrstufige Logistikmodell mit einer erklärenden Variablen auf Ebene 1 (Einzelebene) und einer erklärenden Variablen auf Ebene 2 (Gruppenebene): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 z j + u 1 j … ( 3
Fragen: Werden in der Praxis falsche lineare Modelle verwendet oder werden sie von Zeit zu Zeit in wissenschaftlichen Fachzeitschriften beschrieben? Wenn ja, in welchen Bereichen werden sie eingesetzt? Gibt es andere Beispiele für solche Modelle? Schließlich wären Standardfehler, Werte, usw., die...
In meinem Bereich besteht die übliche Methode zum Zeichnen gepaarter Daten aus einer Reihe von dünn abfallenden Liniensegmenten, die mit dem Median und dem CI des Medians für die beiden Gruppen überlagert werden: Diese Art von Plot wird jedoch viel schwieriger zu lesen, da die Anzahl der...