Pertanyaan yang diberi tag «generalized-linear-model»

Saya mencari buku pengantar tingkat menengah tentang Generalized Linear Models. Idealnya, selain teori di balik model, saya ingin memasukkan aplikasi dan contoh dalam R atau bahasa pemrograman lain - Saya dengar SAS juga merupakan pilihan yang populer. Saya bermaksud mempelajarinya sendiri dan jadi akan membantu jika memberikan jawaban untuk latihannya …

18 self-study  generalized-linear-model  references 

Hampir semua yang saya baca tentang regresi linier dan GLM bermuara pada ini: mana adalah fungsi dan tidak bertambah atau tidak berkurang adalah parameter yang Anda memperkirakan dan menguji hipotesis tentang. Ada lusinan fungsi tautan dan transformasi dan untuk menjadikan fungsi linear dari .f ( x , β ) x …

18 generalized-linear-model  nonlinear-regression  link-function 

Dua pertanyaan terkait dari saya. Saya memiliki kerangka data yang berisi jumlah pasien dalam satu kolom (kisaran 10 - 17 pasien) dan 0s dan 1s yang menunjukkan apakah suatu insiden terjadi hari itu. Saya menggunakan model binomial untuk mengurangi kemungkinan insiden pada jumlah pasien. Namun, saya ingin menyesuaikan fakta bahwa …

18 binomial  generalized-linear-model  offset 

Halo Saya memiliki dua masalah yang terdengar seperti kandidat alami untuk model bertingkat / campuran, yang tidak pernah saya gunakan. Yang lebih sederhana, dan yang saya harap coba sebagai pengantar, adalah sebagai berikut: Data tampak seperti banyak baris formulir x y innergroup outergroup di mana x adalah kovariat numerik di …

18 r  mixed-model  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

Mengapa menggunakan metode Newton untuk optimasi regresi logistik disebut kuadrat ulang tertimbang iteratif? Sepertinya tidak jelas bagi saya karena kehilangan logistik dan paling tidak hilangnya kotak adalah hal yang sama sekali berbeda.

18 logistic  generalized-linear-model  optimization  irls  fisher-scoring 

Regresi beta (yaitu GLM dengan distribusi beta dan biasanya fungsi tautan log) sering direkomendasikan untuk menangani respons alias variabel dependen yang mengambil nilai antara 0 dan 1, seperti fraksi, rasio, atau probabilitas: Regresi untuk hasil (rasio atau fraksi) antara 0 dan 1 . Namun, selalu dinyatakan bahwa regresi beta tidak …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

Seseorang dapat melakukan regresi logit di R menggunakan kode seperti: > 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 Sepertinya algoritme pengoptimalan telah terkonvergensi - ada informasi tentang jumlah langkah algoritme penilaian skor: Call: glm(formula = cbind(Menarche, Total - …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Saya memiliki enam variabel dependen (jumlah data) dan beberapa variabel independen, saya melihat bahwa dalam MMR skripnya seperti ini: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Tapi, karena data saya dihitung, saya ingin menggunakan model linier umum dan saya mencoba ini: my.model <- glm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 …

17 r  generalized-linear-model  multiple-regression 

Kami sedang bekerja dengan beberapa regresi logistik dan kami telah menyadari bahwa probabilitas estimasi rata-rata selalu sama dengan proporsi yang dalam sampel; yaitu, rata-rata nilai yang dipasang sama dengan rata-rata sampel. Adakah yang bisa menjelaskan alasannya atau memberikan referensi di mana saya dapat menemukan demonstrasi ini?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

Saya benar-benar terpana oleh kenyataan bahwa GLM Poisson menerima angka-angka non-integer! Lihat: Data (isi 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 script: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Pertanyaan sederhana: Bagaimana cara menentukan distribusi lognormal dalam argumen keluarga GLM di R? Saya tidak dapat menemukan bagaimana ini dapat dicapai. Mengapa lognormal (atau eksponensial) bukan opsi dalam argumen keluarga? Di suatu tempat di R-Archives saya membaca bahwa seseorang hanya harus menggunakan log-link untuk keluarga yang diatur ke gaussian di …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

Saya memiliki data kepadatan ikan yang saya coba bandingkan di antara beberapa teknik pengumpulan yang berbeda, datanya memiliki banyak nol, dan histogram terlihat vaugley sesuai untuk distribusi poisson kecuali bahwa, sebagai kepadatan, itu bukan data integer. Saya relatif baru di GLM dan telah menghabiskan beberapa hari terakhir mencari online cara …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

Saya tahu bahwa residual Pearson terstandarisasi diperoleh dengan cara probabilistik tradisional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} dan Deviance Residuals diperoleh melalui cara yang lebih statistik (kontribusi setiap titik terhadap kemungkinan): di=si−2[yilogπi^+(1−yi)log(1−πi)]−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√di=si−2[yilog⁡πi^+(1−yi)log⁡(1−πi)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + (1 - y_i)\log(1-\pi_i)]} di mana = 1 jika = 1 dan = -1 …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Apa strategi yang tepat untuk memutuskan model mana yang akan digunakan dengan data jumlah? Saya telah menghitung data yang saya perlu model sebagai model bertingkat dan direkomendasikan kepada saya (di situs ini) bahwa cara terbaik untuk melakukannya adalah melalui bug atau MCMCglmm. Namun saya masih mencoba untuk belajar tentang statistik …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

Saya ingin tahu mengapa kami memperlakukan fitting GLMS seolah-olah mereka adalah beberapa masalah optimasi khusus. Apakah mereka? Bagi saya sepertinya itu hanya kemungkinan maksimum, dan kami menuliskan kemungkinannya dan kemudian ... kami memaksimalkannya! Jadi mengapa kita menggunakan skor Fisher alih-alih segudang skema optimasi yang telah dikembangkan dalam literatur matematika terapan?

16 generalized-linear-model  optimization  fisher-scoring