Câu hỏi được gắn thẻ «generalized-linear-model»

Tôi có một hồi quy logistic nhị phân chỉ với một yếu tố dự đoán yếu tố cố định nhị phân. Lý do tôi không làm điều đó như một phép thử Chi bình phương hoặc phép thử chính xác của Fisher là tôi cũng có một số yếu tố …

8 r  logistic  generalized-linear-model  odds-ratio  relative-risk 

Tại sao GLM dự đoán giá trị trung bình và không phải là chế độ của tín hiệu? Điều này không mâu thuẫn với chính cơ sở đằng sau GLM, nghĩa là khả năng tối đa? Các phương trình để giải quyết các tham số mô hình trong GLM dựa …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  mean  mode 

Tôi hiện đang làm việc để mô hình các trường hợp tử vong do AIDS theo thời gian bằng GLM trong R. Tôi biết rằng có hai tùy chọn có thể cho chức năng liên kết cho dữ liệu Poisson, log và căn bậc hai. Tôi biết rằng căn bậc …

8 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  link-function 

Vì vậy, tôi đang chơi xung quanh ý tưởng viết một thuật toán phát triển và cắt tỉa cây hồi quy từ dữ liệu và sau đó, trong các nút cuối của cây, phù hợp với GLM. Tôi đã cố gắng đọc lên ý tưởng nhưng dường như tôi không …

8 regression  generalized-linear-model  cart 

Tôi muốn điều chỉnh mô hình tuyến tính bằng R family=binomial(link="identity"), tuy nhiên, họ nhị thức không có liên kết danh tính. Tôi nên làm gì?

8 r  generalized-linear-model  binomial  link-function 

Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Tôi đã sử dụng hàm glm.fit trong R để khớp các tham số với mô hình hồi quy logistic. Theo mặc định, glm.fit sử dụng các bình phương tối thiểu lặp lại để phù hợp với các tham số. Một số lý do thuật toán này sẽ không hội tụ, …

8 r  logistic  generalized-linear-model  convergence  irls 

Tôi muốn chỉ định một mô hình hồi quy logistic nơi tôi có mối quan hệ sau: E[ YTôi| XTôi] = f( βxtôi 1+ β2xtôi 2)E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) trong đó là hàm logit nghịch đảo.fff Có cách nào "nhanh chóng" để làm điều này với các hàm …

8 r  logistic  generalized-linear-model  nonlinear-regression 

Tôi đang tìm kiếm một thước đo thích hợp về "phương sai được giải thích" của Poisson GLM (sử dụng chức năng liên kết nhật ký). Tôi đã tìm thấy một số tài nguyên khác nhau (cả trên trang web này và các nơi khác) mà thảo luận về một …

8 generalized-linear-model  poisson-distribution  r-squared 

Một số bạn có thể đã đọc bài báo hay này: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Không đăng nhập dữ liệu đếm chuyển đổi. Các phương pháp trong Sinh thái học và Tiến hóa 1: 118 Hàng22. klick . Hiện tại tôi đang so sánh các mô hình nhị thức …

8 hypothesis-testing  generalized-linear-model  simulation  negative-binomial  type-i-and-ii-errors 

Trước tiên, hãy mô phỏng một số dữ liệu cho hồi quy logistic với các phần cố định và ngẫu nhiên: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  glmm  mixed-model  numerical-integration 

Quá trình tạo dữ liệu là:y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Đặt là một chuỗi từ đến có độ dài và là hệ số tương ứng . Lấy tất cả các kết hợp có thể có của để tính : x,zx,zx,z−4−4-4444100100100dddd∈{0,1}d∈{0,1}d\in\{0,1\}x,z,dx,z,dx,z,dyyy Sử dụng B-spline-Basis (không …

8 r  regression  generalized-linear-model  nonparametric  splines 

Một số nguồn cho thấy có nhiều hậu quả tiêu cực của sự rời rạc (phân loại) các biến liên tục trước khi phân tích thống kê (mẫu tài liệu tham khảo [1] - [4] bên dưới). Ngược lại [5] gợi ý rằng một số kỹ thuật học máy được …

8 machine-learning  generalized-linear-model  categorical-data  binning 

Tôi đang làm việc trên các mô hình dữ liệu đếm không lạm phát bằng cách sử dụng psclgói. Tôi chỉ tự hỏi tại sao không có sự phát triển của các mô hình cho các mô hình dữ liệu đếm một lần! Ngoài ra, tại sao không có sự …

8 r  generalized-linear-model  zero-inflation  poisson-regression 

Dự án hiện tại của tôi có thể yêu cầu tôi xây dựng một mô hình để dự đoán hành vi của một nhóm người nhất định. tập dữ liệu huấn luyện chỉ chứa 6 biến (id chỉ dành cho mục đích nhận dạng): id, age, income, gender, job category, …

8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data