Als «model» getaggte Fragen

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Gibt an, ob ein Offset in einer Poisson-Regression verwendet werden soll, wenn die von Hockeyspielern erzielten Karriereziele insgesamt prognostiziert werden

Ich habe eine Frage, ob ich einen Offset verwenden soll oder nicht. Nehmen Sie ein sehr einfaches Modell an, in dem Sie die (Gesamt-) Anzahl der Tore im Hockey beschreiben möchten. Sie haben also Tore, die Anzahl der gespielten Spiele und eine Dummy-Variable "Stürmer", die gleich 1 ist, wenn der...

r regression poisson-distribution generalized-linear-model count-data
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R lineare Regression kategoriale Variable "versteckter" Wert

Dies ist nur ein Beispiel, auf das ich mehrmals gestoßen bin, daher habe ich keine Beispieldaten. Ausführen eines linearen Regressionsmodells in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1ist eine stetige Variable. x2ist kategorisch und hat drei Werte, z. B. "Niedrig", "Mittel" und "Hoch". Die von R gegebene...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
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Wie kann ich die Pearson -Teststatistik für mangelnde Übereinstimmung mit einem logistischen Regressionsmodell in R berechnen ?

Die Statistik des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses (auch bekannt als Abweichung) und der Test auf mangelnde Anpassung (oder Anpassungsgüte) sind für ein logistisches Regressionsmodell (Anpassung unter Verwendung der Funktion) in R ziemlich einfach zu erhalten . Dies kann jedoch sein Es ist leicht,...

r chi-squared logistic generalized-linear-model goodness-of-fit
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Wie verwenden Sie den EM-Algorithmus, um MLEs für eine latente Variablenformulierung eines Poisson-Modells mit Null-Inflation zu berechnen?

Das auf Null aufgeblasene Poisson-Regressionsmodell wird für eine Stichprobe durch und es wird ferner angenommen, dass die Parameter und erfüllt sindY i = { 0 mit der Wahrscheinlichkeit p i + ( 1 - p i ) e - λ i k mit der Wahrscheinlichkeit ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k ! λ = ( λ 1 , … , λ n ) p...

generalized-linear-model maximum-likelihood poisson-distribution expectation-maximization latent-variable
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?

Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion
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REML vs ML stepAIC

Ich fühle mich überwältigt, nachdem ich versucht habe, mich mit der Literatur zu befassen, wie ich meine gemischte Modellanalyse durchführen kann, um anschließend mit AIC das beste Modell oder die besten Modelle auszuwählen. Ich denke nicht, dass meine Daten so kompliziert sind, aber ich suche nach...

r lme4-nlme random-effects-model aic
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Was ist der Unterschied zwischen logit-transformierter linearer Regression, logistischer Regression und einem logistischen gemischten Modell?

Angenommen, ich habe 10 Schüler, die jeweils versuchen, 20 mathematische Probleme zu lösen. Die Probleme werden richtig oder falsch bewertet (in Langdaten) und die Leistung jedes Schülers kann durch ein Genauigkeitsmaß (in Unterdaten) zusammengefasst werden. Die folgenden Modelle 1, 2 und 4...

r regression logistic generalized-linear-model binomial