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

Tôi đang tìm một cuốn sách giới thiệu về trình độ trung cấp về Mô hình tuyến tính tổng quát. Lý tưởng nhất, ngoài lý thuyết đằng sau các mô hình, tôi muốn nó bao gồm các ứng dụng và ví dụ trong R hoặc ngôn ngữ lập trình khác …

18 self-study  generalized-linear-model  references 

Hầu hết mọi thứ tôi đọc về hồi quy tuyến tính và GLM đều hiểu rõ điều này: trong đó là hàm không tăng hoặc không giảm của và là tham số bạn ước tính và kiểm tra các giả thuyết về. Có hàng tá hàm liên kết và biến …

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

Hai câu hỏi liên quan từ tôi. Tôi có một khung dữ liệu chứa số lượng bệnh nhân trong một cột (khoảng 10 - 17 bệnh nhân) và 0 và 1 cho biết liệu một sự cố đã xảy ra vào ngày hôm đó. Tôi đang sử dụng mô hình …

18 binomial  generalized-linear-model  offset 

Xin chào Tôi có hai vấn đề nghe có vẻ giống như các ứng cử viên tự nhiên cho các mô hình đa cấp / hỗn hợp, mà tôi chưa bao giờ sử dụng. Đơn giản hơn, và một điều mà tôi hy vọng sẽ thử làm phần giới thiệu, …

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

Tại sao sử dụng phương pháp của Newton để tối ưu hóa hồi quy logistic được gọi là bình phương tối thiểu trọng số lặp lại? Nó dường như không rõ ràng với tôi bởi vì mất logistic và mất bình phương nhỏ nhất là những thứ hoàn toàn khác …

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

Hồi quy beta (nghĩa là GLM với phân phối beta và thường là hàm liên kết logit) thường được đề xuất để xử lý phản hồi hay còn gọi là biến phụ thuộc lấy các giá trị từ 0 đến 1, chẳng hạn như phân số, tỷ lệ hoặc xác …

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

Người ta có thể thực hiện hồi quy logit trong R bằng cách sử dụng mã như vậy: > 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 Có vẻ như thuật toán tối ưu hóa đã hội tụ - …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

Tôi có sáu biến phụ thuộc (dữ liệu đếm) và một số biến độc lập, tôi thấy rằng trong MMR, kịch bản diễn ra như sau: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Nhưng, vì dữ liệu của tôi là số đếm, tôi muốn sử dụng …

17 r  generalized-linear-model  multiple-regression 

Chúng tôi đang làm việc với một số hồi quy logistic và chúng tôi đã nhận ra rằng xác suất ước tính trung bình luôn bằng với tỷ lệ của các mẫu trong mẫu; nghĩa là trung bình của các giá trị được trang bị bằng giá trị trung bình …

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

Tôi thực sự choáng váng vì thực tế là Poisson GLM chấp nhận các số không nguyên! Nhìn: Dữ liệu (nội dung của 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 Kịch bản …

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

Câu hỏi đơn giản: Làm thế nào để xác định phân phối hợp lý trong đối số họ GLM trong R? Tôi không thể tìm thấy làm thế nào điều này có thể đạt được. Tại sao lognatural (hoặc hàm mũ) không phải là một lựa chọn trong đối số …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

Tôi có dữ liệu mật độ cá mà tôi đang cố gắng so sánh giữa một số kỹ thuật thu thập khác nhau, dữ liệu có rất nhiều số không và biểu đồ có vẻ phù hợp với phân phối poisson ngoại trừ, vì mật độ, nó không phải là …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

Tôi biết rằng Pearson Residuals được tiêu chuẩn hóa thu được theo cách xác suất truyền thống: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} và Deviance Residuals có được thông qua một cách thống kê hơn (sự đóng góp của từng điểm vào khả năng): 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} + …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance 

Chiến lược phù hợp để quyết định sử dụng mô hình nào với dữ liệu đếm là gì? Tôi đã đếm dữ liệu mà tôi cần để mô hình hóa như một mô hình đa cấp và tôi được khuyến nghị (trên trang web này) rằng cách tốt nhất để …

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

Tôi tò mò về lý do tại sao chúng tôi coi GLMS phù hợp như thể chúng là một số vấn đề tối ưu hóa đặc biệt. Có phải họ không? Dường như với tôi rằng họ chỉ là khả năng tối đa, và chúng tôi viết ra khả năng …

16 generalized-linear-model  optimization  fisher-scoring