Eine Formalisierung der Beziehungen zwischen stochastisch (zufällig) verwandten Variablen in Form von mathematischen Gleichungen. VERWENDEN SIE DIESEN TAG NICHT SELBST: Geben Sie immer einen genaueren an.
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
Wie würden Sie (vielleicht mit einfachen Beispielen) den Unterschied zwischen Modellen mit festem Effekt, Zufallseffekt und gemischtem Effekt in einfachen Worten erklären?
In diesem Forum wird viel darüber diskutiert, wie verschiedene hierarchische Modelle richtig angegeben werden können lmer. Ich dachte, es wäre großartig, alle Informationen an einem Ort zu haben. Ein paar Fragen zum Starten: So legen Sie mehrere Ebenen fest, in denen eine Gruppe in der anderen...
Was ist der Unterschied zwischen linearer und logistischer Regression? Wann würden Sie jeweils
Ich verwende lineare Regressionsmodelle und frage mich, unter welchen Bedingungen der Intercept-Term entfernt werden kann. Beim Vergleich der Ergebnisse von zwei verschiedenen Regressionen, bei denen die eine den Achsenabschnitt hat und die andere nicht, stelle ich fest, dass das der Funktion...
In einem einfachen linearen Modell mit einer einzelnen erklärenden Variablen αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Ich finde, dass das Entfernen des Intercept-Terms die Anpassung stark verbessert (der Wert von geht von 0,3 auf 0,9). Der Intercept-Term...
Der Pearson-Korrelationskoeffizient von x und y ist der gleiche, unabhängig davon, ob Sie Pearson (x, y) oder Pearson (y, x) berechnen. Dies legt nahe, dass eine lineare Regression von y bei x oder x bei y gleich sein sollte, aber ich denke nicht, dass dies der Fall ist. Kann jemand Aufschluss...
Was bedeutet im Allgemeinen, dass der Bruchteil der Varianz in einer Analyse wie PCA durch die erste Hauptkomponente erklärt wird? Kann jemand dies intuitiv erklären, aber auch eine genaue mathematische Definition dessen geben, was "erklärte Varianz" im Sinne der Hauptkomponentenanalyse (PCA)...
Hier ist, wie ich verschachtelte vs. gekreuzte zufällige Effekte verstanden habe: Verschachtelte zufällige Effekte treten auf, wenn ein Faktor der unteren Ebene nur innerhalb einer bestimmten Ebene eines Faktors der oberen Ebene erscheint. Zum Beispiel Schüler in Klassen zu einem festgelegten...
Wenn wir einen Glimmer nachrüsten, erhalten wir möglicherweise eine Warnung, die uns mitteilt, dass das Modell Schwierigkeiten hat, sich anzunähern ... z >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| =...
Welche diagnostischen Diagramme (und möglicherweise formalen Tests) sind für Regressionen, bei denen das Ergebnis eine Zählvariable ist, am aussagekräftigsten? Ich interessiere mich besonders für Poisson- und negative Binomialmodelle sowie für Gegenstücke mit Null-Inflation und Hürden. Die meisten...
Die Gammaverteilung kann eine große Bandbreite von Formen annehmen, und angesichts des Zusammenhangs zwischen Mittelwert und Varianz durch ihre beiden Parameter scheint sie geeignet zu sein, die Heteroskedastizität in nicht negativen Daten auf eine Art und Weise zu behandeln, wie dies bei...
Ich habe ein paar gemischten Effekte für Modelle (insbesondere Längs Modelle) mit lme4in Rmöchte aber wirklich um die Modelle beherrschen und den Code, der mit sich geht. Bevor ich jedoch mit beiden Beinen eintauche (und ein paar Bücher kaufe), möchte ich sicher sein, dass ich die richtige...
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45,...
Ich habe einen Datensatz mit ungefähr 30 unabhängigen Variablen und möchte ein verallgemeinertes lineares Modell (GLM) erstellen, um die Beziehung zwischen ihnen und der abhängigen Variablen zu untersuchen. Mir ist bewusst, dass die Methode, die mir für diese Situation beigebracht wurde, die...
Ich habe in der Zusammenfassung dieses Papiers gelesen, dass: "Das Maximum Likelihood (ML) -Verfahren von Hartley aud Rao wird durch Anpassen einer Transformation von Patterson und Thompson modifiziert, bei der die Wahrscheinlichkeitsrendernormalität in zwei Teile aufgeteilt wird, von denen einer...
Ich habe festgestellt, dass das Konfidenzintervall für vorhergesagte Werte in einer linearen Regression um den Mittelwert des Prädiktors und Fett um den minimalen und den maximalen Wert des Prädiktors eng ist. Dies ist in den Diagrammen dieser 4 linearen Regressionen zu sehen: Anfangs dachte ich,...
Dies ist keine Hausaufgabenfrage, sondern ein echtes Problem, mit dem unser Unternehmen konfrontiert ist. Vor kurzem (vor 2 Tagen) haben wir bei einem Händler die Herstellung von 10000 Produktetiketten bestellt. Der Händler ist eine unabhängige Person. Er lässt die Etiketten von außen herstellen...
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 ,...
Wie kann ich die Haupteffekte (Koeffizienten für Dummy-codierten Faktor) in einer Poisson-Regression interpretieren? Nehmen wir das folgende Beispiel an: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2,...