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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Como aplicar o método IRLS (Ireitative Squee Squared Squares) ao modelo LASSO?
Programei uma regressão logística usando o algoritmo IRLS . Gostaria de aplicar uma penalização do LASSO para selecionar automaticamente os recursos corretos. A cada iteração, o seguinte é resolvido: (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} Seja λλ\lambda um número real não negativo. Não estou penalizando a interceptação, como sugerido em Os elementos de. Aprendizagem …

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É possível avaliar o GLM no Python / scikit-learn usando as distribuições Poisson, Gamma ou Tweedie como a família para a distribuição de erros?
Tentando aprender um pouco de Python e Sklearn, mas para o meu trabalho eu preciso executar regressões que usem distribuições de erro das famílias Poisson, Gamma e, especialmente, Tweedie. Não vejo nada na documentação sobre eles, mas eles estão em várias partes da distribuição R, então eu queria saber se …




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ajuste de uma função exponencial usando mínimos quadrados vs. modelo linear generalizado vs. mínimos quadrados não lineares
Eu tenho um conjunto de dados que representa decaimento exponencial. Eu gostaria de ajustar uma função exponencial a esses dados. Eu tentei log transformando a variável de resposta e, em seguida, usando menos quadrados para ajustar uma linha; usando um modelo linear generalizado com uma função de link de log …


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Cálculo da função de ligação canônica no GLM
Eu pensei que a função de ligação canônica vem do parâmetro natural da família exponencial. Digamos, considere a família então é a função de link canônico. Tomemos a distribuição de Bernoulli como exemplo, temos Portanto, a função de link canônicog(⋅)g(⋅)g(\cdot)f(y,θ,ψ)=exp{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)}f(y,θ,ψ)=exp⁡{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)} f(y,\theta,\psi)=\exp\left\{\frac{y\theta-b(\theta)}{a(\psi)}-c(y,\psi)\right\} θ=θ(μ)θ=θ(μ)\theta=\theta(\mu)P(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp{ylogμ1−μ+log(1−μ)}P(Y=y)=μy(1−μ)1−y=exp⁡{ylog⁡μ1−μ+log⁡(1−μ)} P(Y=y)=\mu^{y}(1-\mu)^{1-y}=\exp\left\{y\log\frac{\mu}{1-\mu}+\log{(1-\mu)}\right\} g(μ)=logμ1−μg(μ)=log⁡μ1−μg(\mu)=\log\frac{\mu}{1-\mu} Mas quando vejo esse slide , …



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Quantas distribuições existem no GLM?
Eu identifiquei vários lugares nos livros onde o GLM é descrito com 5 distribuições (a saber, Gama, Gaussiana, Binomial, Gaussiana Inversa e Poisson). Isso também é exemplificado na função familiar em R. Ocasionalmente, encontro referências ao GLM, onde distribuições adicionais estão incluídas ( exemplo ). Alguém pode explicar por que …



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