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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द्विपद प्रतिक्रियाओं के लिए एक विषमलैंगिक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल फिटिंग
मेरे पास निम्न प्रयोगात्मक डिज़ाइन का डेटा है: मेरे अवलोकन सफलताओं की संख्या की गणना ( K) परीक्षणों की इसी संख्या से बाहर ( N) हैं, दो समूहों के लिए मापा जाता है जिनमें प्रत्येक Iव्यक्ति शामिल है , Tउपचार से, जहां इस तरह के प्रत्येक कारक संयोजन में Rप्रतिकृति …
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बिग डेटा पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन
मेरे पास लगभग 5000 सुविधाओं का डेटा सेट है। उस डेटा के लिए मैंने पहली बार फ़ीचर चयन के लिए ची स्क्वायर टेस्ट का इस्तेमाल किया; उसके बाद, मुझे लगभग १५०० चर मिले जो प्रतिक्रिया चर के साथ महत्व संबंध दर्शाते हैं। अब मुझे उस पर लॉजिस्टिक रिग्रेशन फिट करने …
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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के साथ पैरामीटर का अनुमान
डिफ़ॉल्ट रूप से जब हम glmR में किसी फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, तो यह अधिकतम पुनरावृत्ति अनुमानों को खोजने के लिए पुनरावृत्त कम से कम वर्ग (IWLS) विधि का उपयोग करता है। अब मेरे दो सवाल हैं। क्या IWLS अनुमान संभावना फ़ंक्शन की वैश्विक अधिकतम गारंटी देता है? इस …
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एक नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन से पियर्सन के अवशिष्ट एक पोइसन प्रतिगमन से छोटे क्यों हैं?
मेरे पास ये डेटा हैं: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) मैंने एक पोइसन रिग्रेशन चलाया poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") और एक नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) तब मैंने …
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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल की मान्यताएं
फॉक्स एंड वीज़बर्ग नोट के लिए "एन आर साथी के लिए लागू प्रतिगमन" के पृष्ठ 232 पर केवल गाऊसी परिवार में निरंतर विचरण होता है, और अन्य सभी GLM में पर y का सशर्त विचरण पर निर्भर करता हैएक्सएक्स\bf{x}μ ( x )μ(एक्स)\mu(x) इससे पहले, वे ध्यान दें कि पॉइसन का …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन में अत्यधिक गुणांक - इसका क्या मतलब है और क्या करना है?
मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन के दौरान भारी गुणांक मिलते हैं, इसके साथ गुणांक देखें krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 …
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रैखिक और उपस्कर प्रतिगमन के लिए त्रुटि वितरण
निरंतर डेटा के साथ, एक रेखीय प्रतिगमन मान लेता है कि त्रुटि शब्द N (0, ) वितरित किया गया हैY=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+uσ2σ2\sigma^2 1) क्या हम मानते हैं कि वर (Y | x) वैसे ही है ~ N (0, )?σ2σ2\sigma^2 2) लॉजिस्टिक रिग्रेशन में यह त्रुटि वितरण क्या है? जब डेटा प्रति केस …
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R शून्य-फुलाया गया काउंट डेटा प्रतिगमन से मानक त्रुटियां कैसे प्राप्त करें? [बन्द है]
बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 2 साल पहले बंद हुआ । निम्नलिखित कोड PredictNew <- predict (glm.fit, newdata …
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एक यादृच्छिक ढलान और अवरोधन के साथ एक पॉइसन GLM मिश्रित मॉडल फिटिंग
मैं वर्तमान में पॉसों समय श्रृंखला के मॉडल की एक श्रृंखला पर काम कर रहा हूं, जो समय के साथ अन्य रुझानों को नियंत्रित करते हुए (कैसे एक डायग्नोस्टिक परीक्षण से दूसरे पर स्विच करना) में परिवर्तन के प्रभाव का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा है (एक सामान्य वृद्धि …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन: समूहीकृत और अनियंत्रित चर (आर का उपयोग करके)
मैं ए अग्रेंजी (2007), एन इंट्रोडक्शन टू कमोरियल डेटा एनालिसिस , 2 डी पढ़ रहा हूं । संस्करण, और मुझे यकीन नहीं है कि अगर मैं इस पैराग्राफ (p.106, 4.2.1) को सही ढंग से समझता हूं (हालांकि यह आसान होना चाहिए): पिछले अध्याय में खर्राटों और हृदय रोग पर तालिका …
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ऑफसेट के साथ GLM पॉज़िशन की भविष्यवाणी करें
मुझे पता है कि यह शायद एक बुनियादी सवाल है ... लेकिन मुझे इसका जवाब नहीं मिल रहा है। मैं एक Poisson परिवार के साथ GLM फिट कर रहा हूं, और फिर भविष्यवाणियों पर एक नज़र डालने की कोशिश की, हालांकि ऑफसेट को ध्यान में रखा गया है: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), …
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GLM और GEE में क्या अंतर है?
एक GLM मॉडल (लॉजिस्टिक रिग्रेशन) के बीच अंतर को बाइनरी रिस्पॉन्स वैरिएबल के साथ अंतर किया जाता है, जिसमें कोवरिएट्स के रूप में विषय और समय शामिल होता है और एनालॉग जीईई मॉडल जो कई समय बिंदुओं पर माप के बीच संबंध को ध्यान में रखता है? मेरा GLM ऐसा …
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क्या शून्य गणना को पॉइसन / लॉगलाइनियर मॉडल के संभावना अनुपात परीक्षण के लिए समायोजित करने की आवश्यकता है?
यदि आकस्मिक तालिका में 0 हैं और हम glmसंभावित अनुपात परीक्षण के लिए नेस्टेड पॉइज़न / लॉगलाइनियर मॉडल (आर के फ़ंक्शन का उपयोग करके ) फिट कर रहे हैं , तो क्या हमें ग्लम मॉडल फिटिंग करने से पहले डेटा को समायोजित करने की आवश्यकता है (उदाहरण के लिए सभी …
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क्या R में दो glm मॉडल को संयोजित करने का एक आसान तरीका है?
मेरे पास R में दो लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल हैं glm()। वे दोनों एक ही चर का उपयोग करते हैं, लेकिन एक मैट्रिक्स के विभिन्न सबसेट का उपयोग करके बनाया गया था। क्या एक औसत मॉडल प्राप्त करने का एक आसान तरीका है जो गुणांक के साधन देता है और फिर …
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