Perguntas com a marcação «generalized-linear-model»

Conforme explicado neste folheto do curso (página 1) , um modelo linear pode ser escrito no formato: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, onde yyy é a variável de resposta e xixix_{i} é o ithithi^{th} variável de motivos. Freqüentemente, com o objetivo de atender …

16 regression  generalized-linear-model  data-transformation  linear-model 

Minhas perguntas são: Os modelos lineares generalizados (GLMs) garantem convergir para um máximo global? Se sim, por quê? Além disso, que restrições existem na função de link para garantir a convexidade? Meu entendimento dos GLMs é que eles maximizam uma função de probabilidade altamente não-linear. Assim, eu imaginaria que existem …

16 generalized-linear-model  optimization  convergence  exponential-family 

Ainda sou muito novo em modelos lineares generalizados e luto com muita notação na maioria dos textos GLM que peguei. Existem livros GLM extremamente populares que se prestam melhor à legibilidade?

16 regression  generalized-linear-model  references 

Eu sempre tenho dificuldade em explicar técnicas estatísticas para o público sem formação estatística. Se eu quisesse explicar o que o GLM é para esse público (sem jogar fora o jargão estatístico), qual seria a maneira melhor ou mais eficaz? Eu normalmente explico o GLM com três partes - (1) …

16 generalized-linear-model  communication 

O fenômeno de 'super dispersão' em um GLM surge sempre que usamos um modelo que restringe a variação da variável de resposta, e os dados exibem uma variação maior do que a restrição do modelo permite. Isso ocorre geralmente ao modelar dados de contagem usando um Poisson GLM, e pode …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Estou interessado em alterar as hipóteses nulas usando glm()em R. Por exemplo: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) testa a hipótese de que p=0.5p=0.5p = 0.5 . E se eu quiser alterar o valor nulo para ppp = algum valor arbitrário glm()? Sei que isso …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Quais são os benefícios de especificar uma estrutura de covariância em um GLM (em vez de tratar todas as entradas fora da diagonal na matriz de covariância como zero)? Além de refletir o que se sabe dos dados, ele faz melhorar a qualidade do ajuste? melhorar a precisão preditiva em …

15 generalized-linear-model  covariance 

Uma distribuição Tweedie pode modelar dados assimétricos com uma massa de pontos em zero quando o parâmetro (expoente na relação média-variância) estiver entre 1 e 2.ppp Da mesma forma, um modelo inflado a zero (seja ele contínuo ou discreto) pode ter um grande número de zeros. Estou tendo problemas para …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

Ao fazer um GLM e você obtém o erro "não definido por causa de singularidades" na saída anova, como combater esse erro? Alguns sugeriram que é devido à colinearidade entre covariáveis ​​ou que um dos níveis não está presente no conjunto de dados (consulte: interpretando "não definido por causa de …

15 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

Por que a regressão linear e o Modelo Generalizado têm suposições inconsistentes? Na regressão linear, assumimos que vem residual de Gauss Em outra regressão (regressão logística, regressão venenosa), assumimos que a resposta vem de alguma distribuição (binomial, poissão etc.). Por que, às vezes, pressupõe tempo residual e outro tempo na …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

Eu tenho um conjunto de dados no qual a variável que eu gostaria de usar como efeito aleatório tem apenas uma única observação para alguns níveis. Com base nas respostas às perguntas anteriores, concluí que, em princípio, isso pode ser bom. Posso ajustar um modelo misto com assuntos que possuem …

14 r  mixed-model  generalized-linear-model  glmm  lme4-nlme 

Eu tenho um modelo linear generalizado que adota uma função Gaussiana de distribuição e link de log. Depois de ajustar o modelo, verifico os resíduos: gráfico QQ, resíduos versus valores previstos, histograma de resíduos (reconhecendo que é necessária a devida cautela). Tudo parece bem. Isso parece sugerir (para mim) que …

14 regression  generalized-linear-model  link-function 

Quero incluir o tempo gasto fazendo alguma coisa (semanas de amamentação, por exemplo) como uma variável independente em um modelo linear. No entanto, algumas observações não se envolvem no comportamento. Codificá-los como 0 não é realmente certo, porque 0 é qualitativamente diferente de qualquer valor> 0 (ou seja, mulheres que …

14 regression  generalized-linear-model  mixture 

Eu gostaria de empregar os dados de contagem como covariáveis ​​ao ajustar um modelo de regressão logística. Minha pergunta é: Eu viole alguma suposição dos modelos logísticos (e, mais geralmente, do linear generalizado), empregando variáveis ​​inteiras não negativas de contagem como variáveis ​​independentes? Eu encontrei muitas referências na literatura sobre …

14 generalized-linear-model  count-data