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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क्या गणना डेटा को स्वतंत्र चर के रूप में उपयोग करने से कोई GLM मान्यताओं का उल्लंघन होता है?
मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को फिट करते हुए कोवरिएट के रूप में गिनती डेटा को रोजगार देना चाहूंगा। मेरा सवाल यह है कि: क्या मैं गिनती, गैर-नकारात्मक पूर्णांक चर को स्वतंत्र चर के रूप में नियोजित करके लॉजिस्टिक (और सामान्य तौर पर, सामान्यीकृत रैखिक के मॉडल में) की किसी भी …
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क्या मैं एक बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक प्रतिगमन करने के लिए glm एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता हूं?
मैं अपनी परियोजना में सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए स्पॉटफ़ायर (एस ++) का उपयोग कर रहा हूं और मुझे एक बड़े डेटा सेट के लिए बहुराष्ट्रीय लॉजिस्टिक रिग्रेशन चलाना होगा। मुझे पता है कि सबसे अच्छा एल्गोरिथ्म नकली था, लेकिन दुर्भाग्य से यह s ++ में उपलब्ध नहीं है। हालाँकि, मेरे …
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क्या परीक्षण स्कोर वास्तव में एक सामान्य वितरण का पालन करते हैं?
मैं यह जानने की कोशिश कर रहा हूं कि GLM में कौन से वितरण का उपयोग करना है, और सामान्य वितरण का उपयोग कब करना है, इस पर मैं थोड़ा हैरान हूं। मेरी पाठ्यपुस्तक के एक भाग में, यह कहता है कि एक सामान्य वितरण मॉडलिंग परीक्षा के अंकों के …
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जीएलएम में, संतृप्त मॉडल की लॉग संभावना हमेशा शून्य होती है?
सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के आउटपुट के भाग के रूप में, मॉडल के मूल्यांकन के लिए नल और अवशिष्ट विचलन का उपयोग किया जाता है। मैं अक्सर संतृप्त मॉडल की लॉग संभावना के रूप में व्यक्त की गई इन राशियों के सूत्र देखता हूं, उदाहरण के लिए: /stats//a/113022/22199 , लॉजिस्टिक रिग्रेशन: …
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आर: परिवार के साथ glm फ़ंक्शन = "द्विपद" और "वजन" विनिर्देश
मैं बहुत उलझन में हूं कि परिवार के साथ चमक में कैसे काम करता है = "द्विपद"। मेरी समझ में, परिवार के साथ glm की संभावना = "द्विपद" इस प्रकार निर्दिष्ट की गई है: जहां y "मनाया सफलता का अनुपात" है और n परीक्षणों की ज्ञात संख्या है।यnf(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = …
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पोइसन GLM परिणामों में पैरामीटर अनुमानों की व्याख्या कैसे करें [बंद]
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 । 5 साल पहले बंद हुआ । Call: glm(formula = darters ~ river + …
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क्या पॉइसन रिग्रेशन में कोई त्रुटि है?
मैं बस सोच रहा था कि क्या पॉइसन रिग्रेशन में कोई त्रुटि है? क्या एक पॉइसन प्रतिगमन में यादृच्छिक प्रभाव और एक त्रुटि शब्द हो सकता है? मैं इस बात को लेकर उलझन में हूं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, कोई त्रुटि शब्द नहीं है क्योंकि आपका परिणाम चर द्विआधारी है। क्या …
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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में रैखिक मॉडल छंद विचलन में आर-वर्ग?
यहाँ इस प्रश्न के लिए मेरा संदर्भ है: जो मैं बता सकता हूं, हम भारित डेटा और surveyपैकेज का उपयोग करते समय आर में एक साधारण न्यूनतम वर्ग प्रतिगमन नहीं चला सकते हैं । यहां, हमें उपयोग करना होगा svyglm(), जो सामान्यीकृत रैखिक मॉडल चलाता है (जो एक ही बात …
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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल की मान्यताओं
मैंने एकल प्रतिक्रिया चर (निरंतर / सामान्य रूप से वितरित) और 4 व्याख्यात्मक चर (जिनमें से कारक कारक हैं और चौथा एक पूर्णांक है) के साथ एक सामान्य रैखिक मॉडल बनाया है। मैंने एक पहचान लिंक फ़ंक्शन के साथ गॉसियन त्रुटि वितरण का उपयोग किया है। मैं वर्तमान में जाँच …
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गामा वितरण के साथ जीएलएम के लिए आर का उपयोग करना
मुझे वर्तमान में गामा वितरण का उपयोग करके GLM फिटिंग के लिए R के लिए सिंटैक्स को समझने में समस्या है। मेरे पास डेटा का एक सेट है, जहां प्रत्येक पंक्ति में 3 सह- चर ( ), एक प्रतिक्रिया चर ( वाई ), और एक आकार पैरामीटर ( के ) …
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श्रेणीबद्ध डेटा के साथ एक नकारात्मक द्विपद GLM से .L और .Q आउटपुट की व्याख्या
मैंने सिर्फ एक नकारात्मक द्विपद GLM चलाया और यह आउटपुट है: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन और फ्रैक्शनल रिस्पॉन्स रिग्रेशन में क्या अंतर है?
जहाँ तक मुझे पता है, लॉजिस्टिक मॉडल और फ्रैक्शनल रिस्पांस मॉडल (frm) के बीच का अंतर यह है कि डिपेंडेंट वैरिएबल (Y) जिसमें frm [0,1] है, लेकिन लॉजिस्टिक {0, 1} है। इसके अलावा, फ्रिज अपने मापदंडों को निर्धारित करने के लिए अर्ध-संभावना आकलनकर्ता का उपयोग करता है। आम तौर पर, …
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सारांश में फैलाव। एलएलएम ()
मैं एक glm.nb आयोजित किया glm1<-glm.nb(x~factor(group)) समूह के साथ एक संस्थागत और x एक गणितीय चर है। जब मैं परिणामों का सारांश प्राप्त करने की कोशिश करता हूं, तो मैं थोड़ा अलग परिणाम प्राप्त करता हूं, इस पर निर्भर करता है कि मैं उपयोग करता हूं summary()या summary.glm। summary(glm1)मुझे देता …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन से भविष्यवाणियों को समझना
लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल (आर में glm) से आने वाली मेरी भविष्यवाणियां 0 और 1 के बीच नहीं बंधी हैं, जैसा मैं उम्मीद करूंगा। लॉजिस्टिक रिग्रेशन की मेरी समझ यह है कि आपके इनपुट और मॉडल पैरामीटर को रैखिक रूप से संयोजित किया जाता है और प्रतिक्रिया लॉगिट लिंक फ़ंक्शन का …
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अनुपातों का विश्लेषण करने की तकनीक
मैं सलाह और टिप्पणियों की तलाश कर रहा हूं जो अनुपात और दरों के विश्लेषण से निपटते हैं। जिस क्षेत्र में मैं विशेष रूप से अनुपातों के विश्लेषण का काम करता हूं, वह व्यापक है लेकिन मैंने कुछ पत्र पढ़े हैं जो यह सुझाव देते हैं कि यह समस्याग्रस्त हो …
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