Ich weiß, dass ich etwas in meinem Verständnis der logistischen Regression vermisse und würde mich über jede Hilfe sehr freuen. Nach meinem Verständnis geht die logistische Regression davon aus, dass die Wahrscheinlichkeit eines 1-Ergebnisses bei den Eingaben eine lineare Kombination der Eingaben...
Ich möchte wissen, was die Unterschiede zwischen dem Vorwärts-Rückwärts-Algorithmus und dem Viterbi-Algorithmus für die Inferenz in Hidden-Markov-Modellen (HMM)
Ich denke an ein Modell, das ein Verhältnis vorhersagt , wobei a ≤ b und a > 0 und b > 0 . Das Verhältnis würde also zwischen 0 und 1 liegen .a/ba/ba/ba≤ba≤ba \le ba>0a>0a > 0b>0b>0b > 0000111 Ich könnte lineare Regression verwenden, obwohl sie natürlich nicht auf 0..1 beschränkt...
EDIT 2: Ursprünglich dachte ich, ich müsste eine Zweifaktor-ANOVA mit wiederholten Messungen für einen Faktor durchführen, aber jetzt denke ich, dass ein lineares Mischeffektmodell für meine Daten besser funktioniert. Ich glaube, ich weiß fast, was passieren muss, aber ich bin immer noch durch...
Ich habe mehrere Kovariaten in meiner Berechnung für ein Modell, und nicht alle sind statistisch signifikant. Sollte ich die entfernen, die nicht sind? Diese Frage diskutiert das Phänomen, beantwortet aber nicht meine Frage: Wie interpretiere ich den nicht signifikanten Effekt einer Kovariate in...
Ich habe AIC und AICc berechnet, um zwei allgemeine lineare gemischte Modelle zu vergleichen. Die AICs sind positiv, wobei Modell 1 einen niedrigeren AIC als Modell 2 aufweist. Die Werte für AICc sind jedoch beide negativ (Modell 1 ist immer noch <Modell 2). Ist es gültig, negative AICc-Werte zu...
Diese Frage beantwortet @Greg Snow in Bezug auf eine Frage, die ich bezüglich der Leistungsanalyse mit logistischer Regression und SAS gestellt habe Proc GLMPOWER. Wenn ich ein Experiment entwerfe und die Ergebnisse in einer faktoriellen logistischen Regression auswerten möchte, wie kann ich...
Ich mache eine multivariate Cox-Regression, ich habe meine signifikanten unabhängigen Variablen und Beta-Werte. Das Modell passt sehr gut zu meinen Daten. Jetzt möchte ich mein Modell verwenden und das Überleben einer neuen Beobachtung vorhersagen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das mit einem...
Wenn die polynomiale Regression nichtlineare Beziehungen modelliert, wie kann sie als Sonderfall der multiplen linearen Regression betrachtet werden? Wikipedia stellt fest: "Obwohl die polynomiale Regression ein nichtlineares Modell an die Daten anpasst, ist sie als statistisches Schätzproblem...
Ich habe eine logistische Regression aufgebaut, bei der die Ergebnisvariable nach der Behandlung geheilt wird ( Curevs. No Cure). Alle Patienten in dieser Studie erhielten eine Behandlung. Ich bin daran interessiert zu sehen, ob Diabetes mit diesem Ergebnis zusammenhängt. In R sieht meine...
Ich benutze derzeit das R-Paket lme4 . Ich verwende ein lineares Mischeffektmodell mit zufälligen Effekten: library(lme4) mod1 <- lmer(r1 ~ (1 | site), data = sample_set) #Only random effects mod2 <- lmer(r1 ~ p1 + (1 | site), data = sample_set) #One fixed effect + # random effects mod3...
Ich möchte ein Vorhersageintervall für eine Vorhersage aus einem lmer () -Modell erhalten. Ich habe eine Diskussion darüber gefunden: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/24365_2803ab8299934e888a60e7b16113f619.html http://glmm.wikidot.com/faq Sie scheinen jedoch die Unsicherheit der...
Effectspackage bietet eine sehr schnelle und bequeme Möglichkeit , lineare Mischeffekt-Modellergebnisse zu zeichnen, die mit lme4package erhalten wurden . Die effectFunktion berechnet Konfidenzintervalle (CIs) sehr schnell, aber wie vertrauenswürdig sind diese
Ich versuche herauszufinden, welche Kreuzvalidierungsmethode für meine Situation am besten geeignet ist. Die folgenden Daten sind nur ein Beispiel für die Bearbeitung des Problems (in R), aber meine realen XDaten ( xmat) sind miteinander korreliert und in unterschiedlichem Maße mit der yVariablen (...
Unter welchen Bedingungen sollte jemand in Betracht ziehen, eine mehrstufige / hierarchische Analyse anstelle einer grundlegenderen / traditionelleren Analyse (z. B. ANOVA, OLS-Regression usw.) zu verwenden? Gibt es Situationen, in denen dies als obligatorisch angesehen werden könnte? Gibt es...
Ich habe ein logistisches GLM-Modell mit 8 Variablen. Ich habe einen Chi-Quadrat-Test in R durchgeführt, anova(glm.model,test='Chisq')und 2 der Variablen haben sich als vorhersagend erwiesen, wenn sie oben im Test bestellt wurden, und nicht so sehr, wenn sie unten bestellt wurden. Das...
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...
Kürzlich wurde mir klar, dass ein gemischtes Modell mit nur einem Subjekt als Zufallsfaktor und den anderen Faktoren als festen Faktoren einer ANOVA entspricht, wenn die Korrelationsstruktur des gemischten Modells auf zusammengesetzte Symmetrie eingestellt wird. Daher möchte ich wissen, was...
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche...
Sie scheinen alle Zufallsvariablen durch die Knoten und (in) Abhängigkeit über die (möglicherweise gerichteten) Kanten darzustellen. Mich interessiert vor allem die Sichtweise eines