Als «linear-model» getaggte Fragen

Ich habe die Funktion glm.fit in R verwendet, um Parameter an ein logistisches Regressionsmodell anzupassen. Standardmäßig verwendet glm.fit iterativ neu gewichtete kleinste Quadrate, um die Parameter anzupassen. Was sind einige Gründe, warum dieser Algorithmus bei Verwendung für die logistische...

Ich habe Daten, die beschreiben, wie oft ein Ereignis während einer Stunde stattfindet ("Anzahl pro Stunde", nph) und wie lange die Ereignisse dauern ("Dauer in Sekunden pro Stunde", dph). Dies sind die Originaldaten: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...

Ich möchte ein lineares Modell von R anpassen family=binomial(link="identity"), wobei jedoch die Binomialfamilie keine Identitätsverknüpfung hat. Was sollte ich

Ich spiele also mit der Idee, einen Algorithmus zu schreiben, der einen Regressionsbaum aus den Daten vergrößert und abschneidet und dann in den Endknoten des Baums einen GLM anpasst. Ich habe versucht, mich über die Idee zu informieren, aber ich kann anscheinend keinen einheitlichen Namen für die...

Angenommen, ich habe einen Datensatz in dem die Unsicherheit in den Messungen (die sich aus der Ausbreitung systematischer Fehler aus dem Messgerät ergeben) für jeden unterschiedlich ist Punkt. Wenn ich eine lineare Regression des Datensatzes durchführe, wie berechne ich die Unsicherheit in der...

Ich arbeite derzeit daran, Todesfälle durch AIDS im Laufe der Zeit mithilfe eines GLM in R zu modellieren. Ich weiß, dass es zwei mögliche Optionen für die Verknüpfungsfunktion für Poisson-Daten gibt, log und Quadratwurzel. Ich weiß, dass die Quadratwurzel Variabilitätsprobleme ausgleichen würde,...

Warum sagt ein GLM den Mittelwert und nicht den Modus eines Signals voraus? Widerspricht dies nicht der Grundlage des GLM, dh der maximalen Wahrscheinlichkeit? Die zu lösenden Gleichungen für die Modellparameter in einem GLM basieren auf der Maximierung der Wahrscheinlichkeit, wie durch die...

Ich habe eine binäre logistische Regression mit nur einem binären Prädiktor für feste Faktoren. Der Grund, warum ich es nicht als Chi-Quadrat oder als exakten Fisher-Test mache, ist, dass ich auch eine Reihe von Zufallsfaktoren habe (es gibt mehrere Datenpunkte pro Person und Einzelpersonen sind in...

Ich habe zum ersten Mal ein GLM in R ausgeführt und bin mir nicht sicher, wie ich das Ergebnis interpretieren soll. Dies ist die Eingabe: global.modelAcar <- lm(Acar ~ logNutrientsc*logNDSc*logNNNc, data = dat) summary(global.modelAcar) options(na.action=na.fail) MAcar <-

Ich interessiere mich für den Unterschied zwischen einer linearen Regression und einem linearen Modell. Nach meinem Verständnis gehört die lineare Regression zu einer größeren Familie linearer Modelle, aber beide Begriffe werden häufig als Synonyme verwendet. Nun wurde mir vorgeschlagen, eine...

Ich unterrichte Gymnasiasten in Physik und möchte, dass meine Schüler einen rudimentären Bayes'schen Modellvergleich für Daten aus ihren Experimenten durchführen. Ich habe einen Weg gefunden, wie sie das tun können (siehe unten), aber ich bin nicht sicher, ob es richtig ist. Ich würde mich über...

Angenommen , die Regressionsspezifikation ist egal stochastischen ist oder nicht, müssen wir die Annahme , dass ist für alle gleich verteilt . Wenn jedoch eher eine stochastische Zufallsvariable als ein fester Wert ist, ist eine andere Annahme erforderlich, nämlich, dass der Störungsterm keine...

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 12 Monaten . Ich versuche, ein...

Lassen Sie mich zunächst einige Hintergrundinformationen geben. Ich werde meine Fragen am Ende zusammenfassen. Die Beta-Verteilung, parametrisiert durch ihren Mittelwert und ϕ , hat Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , wobei V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) die Varianzfunktion

Betrachten Sie die folgende binomiale Regression: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0   # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) Die summaryFunktion gibt einen p-Wert von zurück...

Ich habe diese Seite auf Princeton.edu gelesen . Sie führen eine logistische Regression durch (mit R). Irgendwann berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, eine Restabweichung zu erhalten, die höher ist als diejenige, die sie bei einer Verteilung mit Freiheitsgraden erhalten haben, die den...

Ich sehe kürzlich einen Begriff "semi-parametrisch" in den Antworten meiner Frage , verstehe aber nicht wirklich, was dieser Begriff bedeutet. Wikipedia sagt In der Statistik ist ein semiparametrisches Modell ein statistisches Modell mit parametrischen und nichtparametrischen Komponenten. Und...

Betrachten Sie das folgende einfache Beispiel: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06,...

Ich gehe gerade zu GLMs nach den Standardmodellen über. Im Standardmodell y = Xb + epsilon und es wird angenommen, dass epsilon normal verteilt ist. Das heißt, wir können schreiben y - Xb = epsilon und dann können wir die lhs unter Verwendung einer geeigneten Norm unter der Annahme der Normalität...

In "A Practioner's Guide to Generalized Linear Models" in Absatz 1.83 heißt es: "Im speziellen Fall eines multiplikativen Poisson-GLM kann gezeigt werden, dass die Modellierungsanspruchszahlen mit einem Versatzterm gleich dem Logarithmus der Exposition zu identischen Ergebnissen führen wie die...