Ich habe ein lineares Regressionsmodell unter Verwendung einer Reihe von Variablen / Merkmalen trainiert. Und das Modell hat eine gute Leistung. Ich habe jedoch festgestellt, dass es keine Variable gibt, die mit der vorhergesagten Variablen gut korreliert. Wie ist es
Ich habe Daten von Patienten, die während der Operation mit 2 verschiedenen Arten von Behandlungen behandelt wurden. Ich muss die Auswirkung auf die Herzfrequenz analysieren. Die Herzfrequenzmessung erfolgt alle 15 Minuten. Da die Operationsdauer für jeden Patienten unterschiedlich sein kann, kann...
Ich weiß nicht, ob dies vorher gefragt wurde, aber ich habe nichts darüber gefunden. Meine Frage ist, ob jemand eine gute Referenz liefern kann, um zu lernen, wie man den Varianzanteil erhält, der durch jeden der festen und zufälligen Faktoren in einem Modell mit gemischten Effekten erklärt...
Ich führte eine computerbasierte Bewertung verschiedener Methoden zur Anpassung eines bestimmten in den Paläowissenschaften verwendeten Modelltyps durch. Ich hatte ein umfangreiches Trainingsset und habe daher ein Testset nach dem Zufallsprinzip (geschichtete Zufallsauswahl) beiseite gelegt. Ich...
Ich bin wirklich fassungslos, dass der Poisson GLM nicht ganzzahlige Zahlen akzeptiert! Aussehen: Daten (Inhalt von data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R-Skript: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...
Angenommen, Sie befinden sich in der Bibliothek Ihrer Statistikabteilung und stoßen auf ein Buch mit dem folgenden Bild auf der Titelseite. Sie werden wahrscheinlich denken, dass dies ein Buch über lineare Regression ist. Welches Bild lässt Sie über lineare Mischmodelle
Angenommen , Sie haben einen einzigen Querschnitt von Daten , bei denen Personen befinden sich innerhalb von Gruppen (zB Studenten in Schulen) , und Sie mögen ein Modell der Form abzuschätzen , Y_i = a + B*X_iwo Xein Vektor der individuellen Ebene Eigenschaften und aeine Konstante. Nehmen Sie in...
Wir arbeiten mit einigen logistischen Regressionen und haben festgestellt, dass die durchschnittliche geschätzte Wahrscheinlichkeit immer dem Anteil derjenigen in der Stichprobe entspricht. Das heißt, der Durchschnitt der angepassten Werte entspricht dem Durchschnitt der Stichprobe. Kann mir...
Update : Es tut mir leid für ein weiteres Update, aber ich habe einige mögliche Lösungen mit gebrochenen Polynomen und dem konkurrierenden Risikopaket gefunden, bei denen ich Hilfe benötige. Das Problem Ich kann keine einfache Möglichkeit finden, eine zeitabhängige Koeffizientenanalyse in R...
Ich habe etwas über das Cox-Proportional-Hazard-Modell gelernt. Ich habe viel Erfahrung mit der Anpassung von logistischen Regressionsmodellen, und um die Intuition zu verbessern, habe ich Modelle, die mit coxphdem R "Survival" passen, glmmit logistischen Regressionsmodellen verglichen, die mit dem...
Einfache Frage: Wie spezifiziere ich eine logarithmische Normalverteilung im Argument der GLM-Familie in R? Ich konnte nicht finden, wie dies erreicht werden kann. Warum ist lognormal (oder exponentiell) keine Option im Familienargument? Irgendwo in den R-Archiven habe ich gelesen, dass man einfach...
Mit folgendem Code kann eine logit-Regression in R durchgeführt werden: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Es sieht so aus, als ob...
Nach dem Anpassen eines Steuermodells ist es möglich, Vorhersagen zu treffen und das relative Risiko neuer Daten abzurufen. Was ich nicht verstehe, ist, wie das relative Risiko für eine Person berechnet wird und in Bezug auf was es sich handelt (dh den Durchschnitt der Bevölkerung)? Irgendwelche...
Beta-Regression (dh GLM mit Beta-Verteilung und normalerweise der Logit-Link-Funktion) wird häufig empfohlen, um Antworten zu behandeln, die als abhängige Variablen mit Werten zwischen 0 und 1 bezeichnet werden, z. B. Brüche, Verhältnisse oder Wahrscheinlichkeiten. Regression für ein Ergebnis...
Ich habe sechs abhängige Variablen (Zähldaten) und mehrere unabhängige Variablen. In einer MMR sieht das Skript folgendermaßen aus: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Da meine Daten jedoch gezählt werden, möchte ich ein verallgemeinertes lineares Modell...
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 verfolge AW van der Vaart, asymptotische Statistik (1998). Er spricht von statistischen Experimenten und behauptet, dass sie sich von einem statistischen Modell unterscheiden, definiert aber keines von beiden. Meine Frage: Was ist (1) ein statistisches Experiment, (2) ein statistisches Modell...
Gibt es ein solches Paket, das eine Null-Inflation-Modellschätzung für negative Binomial-Mixed-Effects in R vorsieht? Damit meine ich: Null-Inflation, bei der Sie das Binomialmodell für die Null-Inflation angeben können, wie in der Funktion zeroinfl im Paket pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist =...
Ich habe Probleme, die Ausgabe meines lmer()Modells zu verstehen . Es ist ein einfaches Modell einer Ergebnisvariablen (Support) mit unterschiedlichen Zustandsabschnitten / Zustandszufallseffekten: mlm1 <- lmer(Support ~ (1 | State)) Die Ergebnisse von summary(mlm1)sind: Linear mixed model fit...
Ich habe das MCMCglmmPaket vor kurzem benutzt. Ich bin verwirrt von dem, was in der Dokumentation als R-Struktur und G-Struktur bezeichnet wird. Diese scheinen sich auf die zufälligen Effekte zu beziehen - insbesondere die Angabe der Parameter für die vorherige Verteilung auf sie, aber die...