Perguntas com a marcação «generalized-linear-model»

Uma generalização da regressão linear que permite relacionamentos não lineares por meio de uma "função de link" e a variação da resposta depende do valor previsto. (Não deve ser confundido com o "modelo linear geral", que estende o modelo linear comum à estrutura geral de covariância e resposta multivariada.)

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Laço no modelo de regressão binomial negativa
Existe alguma maneira de executar o LASSO com regressão binomial negativa em R? Estou executando uma regressão binomial negativa no meu conjunto de dados porque os dados são muito dispersos para impor a regressão de poisson. Enquanto isso, também estou enfrentando algum problema de multicolinearidade. Eu já tentei usar glmnetcom …
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Por que usar bayesglm?
Minha pergunta geral é: por que usar em bayesglmvez de outros métodos de classificação? Nota: Estou interessado apenas em previsão. Eu tenho uma quantidade decente de dados (~ 100.000 obs). Sinto que o tamanho da amostra é grande o suficiente para que os parâmetros de uma regressão logística regular sejam …
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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee groupresultaram significativos, além de haver …
8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka 
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Assíntotas de regressão binomial
A regressão logística binomial possui assíntotas superiores e inferiores de 1 e 0, respectivamente. No entanto, os dados de precisão (apenas como exemplo) podem ter assíntotas superiores e inferiores muito diferentes de 1 e / ou 0. Posso ver três soluções possíveis para isso: Não se preocupe se você estiver …
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Onde estão os resíduos em um GLM?
Agora, estou passando para os GLMs depois dos modelos padrão. No modelo padrão, y = Xb + epsilon e epsilon é assumido como sendo normalmente distribuído. Isso significa que podemos escrever y - Xb = epsilon e então podemos minimizar o lhs usando alguma norma adequada, dada a suposição de …
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enorme diferença entre as estimativas de regressão binomial ao incluir efeito aleatório vs quando não
Estou tentando estimar a pontuação média para dois grupos de estudantes. Eu uso um modelo de regressão binomial. Essa total_ansé a pergunta total que eles responderam, que podem ser diferentes para diferentes alunos. O modelo 1 estima diretamente model <- glm(cbind(total_correct, total_ans-total_correct) ~ student_type,family= binomial, data = df) Call: glm(formula …
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