generalized-linear-model पर टैग किए गए जवाब

एक "लिंक फ़ंक्शन" के माध्यम से गैर-रेखीय संबंधों के लिए रेखीय प्रतिगमन का सामान्यीकरण और अनुमानित मूल्य पर निर्भर करने के लिए प्रतिक्रिया के विचरण के लिए। ("सामान्य रैखिक मॉडल" के साथ भ्रमित न होने के लिए जो सामान्य रैखिक मॉडल को सामान्य सहसंयोजक संरचना और बहुक्रियाशील प्रतिक्रिया के लिए विस्तारित करता है।)

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आर में एलएम मॉडल के लिए सारांश समारोह की व्याख्या करना
आर में रैखिक प्रतिगमन मॉडल पर फ़ंक्शन का उपयोग करते समय t valueऔर इसका क्या अर्थ है ?Pr(>|t|)summary() Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *
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GLM के लिए किस तरह के अवशिष्ट और कुक की दूरी का उपयोग किया जाता है?
क्या किसी को पता है कि कुक की दूरी का सूत्र क्या है? मूल कुक की दूरी के सूत्र छात्र के अवशेषों का उपयोग करते हैं, लेकिन आरडी का उपयोग क्यों किया जाता है। एक GLM के लिए कुक की दूरी की साजिश की गणना करते समय पियर्सन अवशिष्ट। मुझे …
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नकारात्मक द्विपद जीएलएम से "गैर-पूर्णांक" चेतावनी से कैसे निपटें?
मैं एक नकारात्मक द्विपद मॉडल का उपयोग करके आर में एक मेजबान को प्रभावित करने वाले परजीवियों की औसत तीव्रता को मॉडल करने की कोशिश कर रहा हूं। मैं कहता हूं कि मुझे 50 या अधिक चेतावनी मिलती रहे: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 …
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लॉजिस्टिक मॉडल के लिए RMSE (रूट मीन स्क्वैयर एरर)
मेरे पास विभिन्न लॉजिस्टिक मॉडल की तुलना करने के लिए RMSE (रूट मीन स्क्वेयर एरर) का उपयोग करने की वैधता के बारे में एक प्रश्न है। प्रतिक्रिया 0या तो है 1और भविष्यवाणियों के बीच संभावनाएं हैं 0- 1? क्या नीचे दिया गया तरीका द्विआधारी प्रतिक्रियाओं के साथ भी मान्य है? …
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R में glm - कौन सा pvalue पूरे मॉडल के फिट होने का अच्छा प्रतिनिधित्व करता है?
मैं आर (सामान्यीकृत रैखिक मॉडल) में चमक चल रहा हूं। मैंने सोचा था कि मैं pvalues ​​जानता था - जब तक मैंने देखा कि एक glm के लिए एक सारांश कॉल करने से आपको एक पूरे के रूप में मॉडल का एक ओवरराइडिंग pvalue प्रतिनिधि नहीं मिलता है - कम …
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MCMCpack बनाम बायसेगलम (बांह)
दोनों bayesglm()(बांह आर पैकेज में) और एमसीएमसीपैकेज पैकेज में विभिन्न कार्यों का उद्देश्य सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के बेयसियन आकलन करना है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि वे वास्तव में एक ही चीज की गणना कर रहे हैं। मॉडल मापदंडों के लिए संयुक्त पोस्टीरियर से (निर्भर) नमूना प्राप्त करने के …
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सरल आर एलएम मॉडल से लॉग-लाइक को फिर से करें
मैं केवल dnorm () लॉग-लाइक फ़ंक्शन द्वारा प्रदान किए जाने वाले लॉग-लाइक फ़ंक्शन को एक lm मॉडल (R) से प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। यह उच्च संख्या में डेटा के लिए काम करता है (लगभग पूरी तरह से) (जैसे n = 1000): > n <- 1000 > x …
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BUGS, JAGS में भारित सामान्यीकृत प्रतिगमन
में Rहम कर सकते हैं "पहले वजन" एक glmके माध्यम से प्रतिगमन वजन पैरामीटर। उदाहरण के लिए: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) यह एक JAGSया BUGSमॉडल में कैसे पूरा किया जा सकता है ? मुझे इस पर चर्चा करते हुए कुछ कागज मिले, लेकिन …
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जनसंख्या आर-वर्ग परिवर्तन पर विश्वास अंतराल कैसे प्राप्त करें
एक साधारण उदाहरण के लिए मान लें कि दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल हैं मॉडल 1 है तीन भविष्यवक्ताओं, x1a, x2b, औरx2c मॉडल 2 में मॉडल 1 से तीन और दो अतिरिक्त भविष्यवक्ता हैं x2aऔरx2b वहाँ एक जनसंख्या प्रतिगमन समीकरण जहां जनसंख्या विचरण समझाया है मॉडल 1 के लिए और मॉडल …
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मैंने अपने आश्रित चर को रूपांतरित किया, क्या मैं लॉग लिंक फ़ंक्शन के साथ जीएलएम सामान्य वितरण का उपयोग कर सकता हूं?
मेरे पास सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) से संबंधित एक प्रश्न है। मेरा आश्रित चर (DV) निरंतर है और सामान्य नहीं है। इसलिए मैंने इसे बदल दिया (अभी भी सामान्य नहीं है लेकिन इसमें सुधार हुआ है)। मैं DV से संबंधित करना चाहता हूँ दो स्पष्ट चर और एक निरंतर covariable। …
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अधिक सटीक glm या glmnet कौन सा है?
Glm और glmnet अलग-अलग एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं। जब मैं दोनों का उपयोग करता हूं, तो अनुमानित गुणांक के बीच गैर तुच्छ अंतर देखता हूं। मुझे दिलचस्पी है जब एक दूसरे की तुलना में अधिक सटीक है, और व्यापार को हल करने / सटीकता के लिए समय है। विशेष …
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अगर मेरा प्रतिगमन मॉडल अच्छा है तो कैसे जांचें
'Glm' का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल की सटीकता का पता लगाने का एक तरीका AUC प्लॉट है। निरंतर प्रतिक्रिया चर (परिवार = 'गॉसियन') के साथ पाए गए प्रतिगमन मॉडल के लिए समान जांच कैसे करें? यह जांचने के लिए कि मेरे प्रतिगमन मॉडल में डेटा कितनी अच्छी तरह से …
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लॉजिट-ट्रांसफॉर्मेड लीनियर रिग्रेशन, लॉजिस्टिक रिग्रेशन और लॉजिस्टिक मिक्स्ड मॉडल में क्या अंतर है?
मान लीजिए मेरे पास 10 छात्र हैं, जो प्रत्येक 20 गणित की समस्याओं को हल करने का प्रयास करते हैं। समस्याओं को सही या गलत (लॉन्गडेटा) में स्कोर किया जाता है और प्रत्येक छात्र के प्रदर्शन को एक सटीकता माप (उपडेटा में) द्वारा संक्षेपित किया जा सकता है। नीचे दिए …
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अनोवा (और ड्रॉप 1) जीएलएमएम के लिए अलग-अलग उत्तर क्यों प्रदान करते हैं?
मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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शून्य फुले हुए पॉइसन मॉडल के एक अव्यक्त चर सूत्रीकरण के लिए MLE की गणना करने के लिए आप EM एल्गोरिथ्म का उपयोग कैसे करते हैं?
शून्य फुलाया प्वासों प्रतिगमन मॉडल एक नमूने के लिए परिभाषित किया गया है द्वारा Y मैं = { 0 संभावना के साथ पी मैं + ( 1 - पी मैं ) ई - λ मैं कश्मीर के साथ संभाव्यता ( 1 - पी मैं ) e - λ i λ …
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