Pertanyaan yang diberi tag «generalized-linear-model»

Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …

10 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 

Model regresi Poisson nol meningkat didefinisikan untuk sampel oleh dan selanjutnya mengasumsikan bahwa parameter dan memenuhiY i = { 0 dengan probabilitas p i + ( 1 - p i ) e - λ i k dengan probabilitas ( 1 - p i ) e - λ i λ k …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

Saya telah memiliki cukup banyak kursus tentang statistik selama tahun-tahun sekolah saya dan di universitas. Saya memiliki pemahaman yang adil tentang konsep-konsep, seperti, CI, nilai-p, menafsirkan signifikansi statistik, pengujian berganda, korelasi, regresi linier sederhana (dengan kuadrat terkecil) (model linier umum), dan semua tes hipotesis. Saya telah diperkenalkan dengan banyak dari …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

Saya bingung dengan pernyataan di halaman web UCLA tentang efek campuran regresi logistik. Mereka menunjukkan tabel koefisien efek tetap dari pemasangan model seperti itu dan paragraf pertama tampaknya menafsirkan koefisien persis seperti regresi logistik normal. Tetapi ketika mereka berbicara tentang rasio odds, mereka mengatakan Anda harus menafsirkannya tergantung pada efek …

10 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  random-effects-model 

Apa perbedaan dalam menggunakan Generalized Linear Model, seperti Automatic Relevance Determination (ARD) dan regresi Ridge, dibandingkan model Time series seperti Box-Jenkins (ARIMA) atau smoothing eksponensial untuk peramalan? Apakah ada aturan praktis kapan menggunakan GLM dan kapan menggunakan Time Series?

10 time-series  generalized-linear-model  forecasting 

Dalam kode berikut ini saya melakukan regresi logistik pada data yang dikelompokkan menggunakan glm dan "dengan tangan" menggunakan mle2. Mengapa fungsi logLik di R memberi saya kemungkinan logLik (fit.glm) = - 2.336 yang berbeda dari yang logLik (fit.ml) = - 5.514 saya dapatkan dengan tangan? library(bbmle) #successes in first column, …

10 r  self-study  generalized-linear-model 

Saya mencoba menyesuaikan model waktu-diskrit dalam R, tapi saya tidak yakin bagaimana melakukannya. Saya telah membaca bahwa Anda dapat mengatur variabel dependen dalam baris yang berbeda, satu untuk setiap pengamatan waktu, dan menggunakan glmfungsi dengan logit atau tautan cloglog. Dalam hal ini, saya memiliki tiga kolom: ID, Event(1 atau 0, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Saya punya pertanyaan tentang interpretasi koefisien interaksi antara variabel kontinu dan kategorikal. di sini adalah model saya: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican -3.0483 1.7073 -1.785 0.07469 …

10 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Uji rasio kemungkinan (alias penyimpangan) G2G2G^2 dan uji ketidakcocokan (atau good-of-fit) cukup mudah untuk mendapatkan model regresi logistik (cocok menggunakan glm(..., family = binomial)fungsi) dalam R. Namun, bisa mudah untuk memiliki jumlah sel berakhir cukup rendah sehingga tes tidak dapat diandalkan. Salah satu cara untuk memverifikasi keandalan uji rasio kemungkinan …

10 r  chi-squared  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit 

Ini hanya contoh yang saya temui beberapa kali, jadi saya tidak punya data sampel. Menjalankan model regresi linier di R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1adalah variabel kontinu. x2bersifat kategorikal dan memiliki tiga nilai, mis. "Rendah", "Sedang" dan "Tinggi". Namun output yang diberikan oleh R akan menjadi seperti: …

10 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 

Saya punya pertanyaan tentang apakah atau tidak menggunakan offset. Asumsikan model yang sangat mudah, di mana Anda ingin menggambarkan jumlah (keseluruhan) gol dalam hoki. Jadi Anda memiliki gol, jumlah permainan yang dimainkan dan "striker" variabel dummy yang sama dengan 1 jika pemain adalah striker dan 0 sebaliknya. Jadi, mana dari …

10 r  regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  count-data 

Saya mencoba menafsirkan tipe model logistik berikut: mdl <- glm(c(suc,fail) ~ fac1 + fac2, data=df, family=binomial) Apakah output dari predict(mdl)peluang keberhasilan yang diharapkan untuk setiap titik data? Apakah ada cara sederhana untuk menabulasi peluang untuk setiap tingkat faktor model, daripada semua titik data?

10 r  logistic  generalized-linear-model 

Saya telah menjalankan model binomial dan quasi-Poisson negatif berdasarkan pendekatan pengujian hipotesis. Model akhir saya menggunakan kedua metode memiliki kovariat dan interaksi yang berbeda. Tampaknya tidak ada pola ketika saya merencanakan residu saya di kedua kasus. Jadi, saya bertanya-tanya tes mana yang bisa saya gunakan untuk melihat model mana yang …

10 generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  model-comparison  quasi-likelihood 

Saya mengajar kelas tentang integrasi fungsi beberapa variabel dan kalkulus vektor semester ini. Kelas ini terdiri dari sebagian besar jurusan ekonomi dan jurusan teknik, dengan segelintir orang matematika dan fisika juga. Saya mengajar kelas ini semester lalu, dan saya menemukan bahwa banyak jurusan ekonomi agak bosan selama semester kedua. Saya …

10 generalized-linear-model  teaching  integral  geometry  quasi-likelihood 

Saya sedang mempelajari perbedaan antara regularisasi dalam regresi RKHS dan regresi linier, tetapi saya kesulitan memahami perbedaan penting antara keduanya. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation}K(⋅,⋅)K(⋅,⋅)K(\cdot,\cdot)αmαm\alpha_mminα∈Rn1n∥Y−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn1n‖Y−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n}}{\frac {1}{n}}\|Y-K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation} di mana, dengan beberapa penyalahgunaan notasi, entri i,ji,ji,j dari matriks kernel KKK adalah K(xi,xj)K(xi,xj){\displaystyle K(x_{i},x_{j})} . Ini memberi α∗=(K+λnI)−1Y.α∗=(K+λnI)−1Y.\begin{equation} \alpha^*=(K+\lambda …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel