Eine Transformation eines Parameters, der eine Antwortverteilung regelt, die als ein entscheidender Teil des verallgemeinerten linearen Modells verwendet wird, um den Bereich dieses Parameters (der von 0 bis 1 oder nur positive Werte sein kann, z. B.) auf die reelle Zahlenlinie abzubilden ( - ∞ , + ∞ ) (−∞,+∞) .
Was ist der Unterschied zwischen dem Logit- und dem Probit-Modell ? Ich bin hier mehr daran interessiert zu wissen, wann man logistische Regression und wann man Probit einsetzt. Wenn es Literatur gibt, die es mit R definiert , wäre das ebenfalls
Was ist der Unterschied zwischen den Begriffen "Link-Funktion" und "Canonical Link-Funktion"? Gibt es auch irgendwelche (theoretischen) Vorteile, wenn man eins gegenüber dem anderen verwendet? Beispielsweise kann eine binäre Antwortvariable unter Verwendung vieler Verknüpfungsfunktionen wie logit ,...
Ich versuche die Philosophie zu verstehen, die hinter der Verwendung eines generalisierten linearen Modells (GLM) gegenüber einem linearen Modell (LM) steckt. Ich habe unten einen Beispieldatensatz erstellt: Log( y) = x + εLog(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon Das Beispiel hat nicht den Fehler als...
Was ist der Zweck der Verknüpfungsfunktion als Bestandteil des verallgemeinerten linearen Modells? Warum brauchen wir das? Wikipedia besagt: Es kann zweckmäßig sein, die Domäne der Verknüpfungsfunktion an den Bereich des Mittelwerts der Verteilungsfunktion anzupassen Was ist der Vorteil...
Ich habe eine Frage zur Semantik, zu der ich die Meinungen anderer Statistiker haben möchte. Wir wissen, dass Modelle wie Logistik, Poisson usw. unter den Schirm verallgemeinerter linearer Modelle fallen. Das Modell enthält nichtlineare Funktionen der Parameter, die wiederum unter Verwendung des...
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen...
Fast alles, was ich über lineare Regression und GLM lese , läuft darauf hinaus: y=f(x,β)y=f(x,β)y = f(x,\beta) wobei f(x,β)f(x,β)f(x,\beta) eine nicht zunehmende oder nicht abnehmende Funktion von xxx und ββ\beta der Parameter ist, den Sie schätzen und testen Hypothesen über. Es gibt Dutzende von...
Ich habe Fischdichtedaten, die ich versuche, zwischen verschiedenen Erfassungstechniken zu vergleichen, die Daten haben viele Nullen, und das Histogramm sieht für eine Poisson-Verteilung angemessen aus, außer dass es sich bei den Dichten nicht um ganzzahlige Daten handelt. Ich bin relativ neu bei...
Ich habe über dieses Problem nachgedacht. Die übliche logistische Funktion zum Modellieren von Binärdaten lautet: Die Funktion ist jedoch eine S-förmige Kurve , immer das Beste für die Modellierung der Daten? Vielleicht haben Sie Grund zu der Annahme, dass Ihre Daten nicht der normalen S-förmigen...
Ich habe ein verallgemeinertes lineares Modell, das eine Gaußsche Verteilungs- und Protokollverknüpfungsfunktion anwendet. Nach dem Anpassen des Modells überprüfe ich die Residuen: QQ-Diagramm, Residuen gegen vorhergesagte Werte, Histogramm der Residuen (unter Berücksichtigung der gebotenen...
Ich dachte, dass die kanonische Verknüpfungsfunktion aus dem natürlichen Parameter der Exponentialfamilie stammt. Angenommen, betrachten Sie die Familie then ist die kanonische Verknüpfungsfunktion. Nehmen wir als Beispiel die Bernoulli-Verteilung , wir haben Die kanonische...
Wie kann ich Modelle mit unterschiedlichen Verknüpfungsfunktionen vergleichen, wenn dieselben Kovariaten und Verteilungsfamilien verwendet werden? Ich denke, die richtige Antwort hier ist "AIC / BIC", aber ich bin nicht 100% sicher. Ist es möglich, verschachtelte Modelle zu haben, wenn sie einen...
Hintergrund: Ich versuche, Princetons Überprüfung der MLE-Schätzung für GLM zu folgen . Verstehe ich die Grundlagen der MLE Schätzung: likelihood, score, beobachteten und erwarteten Fisher informationund die Fisher scoringTechnik. Und ich weiß, wie man eine einfache lineare Regression mit einer...
Ich trage eine Poisson - Regression mit dem Endziel aus zu vergleichen (und die Differenz der Einnahme) die vorhergesagten mittleren Zählungen zwischen zwei Faktorstufen in meinem , während anderes Modell Kovariaten halten (das ist alle binäre ) konstant. Ich habe mich gefragt, ob irgendjemand...
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...
Hier studiere ich also verallgemeinerte lineare Modelle. Ich weiß, dass diese Frage ziemlich naiv und einfach ist, aber ich weiß nicht genau, warum die kanonische Linkfunktion so nützlich ist. Könnte mir jemand eine Intuition zu diesem Problem
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,...
Ich möchte ein lineares Modell von R anpassen family=binomial(link="identity"), wobei jedoch die Binomialfamilie keine Identitätsverknüpfung hat. Was sollte ich
Ich versuche, ein Modell der Berufswahl mit drei Wahlmöglichkeiten abzuschätzen. Gibt es Alternativen zur Verwendung der multinomialen logistischen Regression beim Umgang mit solchen ungeordneten kategorialen Ergebnissen? Beim Umgang mit binär abhängigen Variablen scheint es mehrere Möglichkeiten...
Während ich hier eine andere Frage beantwortete , erwähnte ich die logarithmische Reihenverteilung als mögliches Modell für Arten pro Gattung. Als ich mir die PMF ansah, als ich antwortete, stellte ich fest, dass es sich um eine exponentielle Familie handelte (eine Tatsache, die mir vorher nicht...