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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जीएलएम का परिवार प्रतिक्रिया चर या अवशिष्ट के वितरण का प्रतिनिधित्व करता है?
मैं इस बारे में कई प्रयोगशाला सदस्यों के साथ चर्चा कर रहा हूं, और हम कई स्रोतों से गए हैं, लेकिन अभी भी इसका जवाब नहीं है: जब हम कहते हैं कि एक जीएलएम के पास पोइसोन का एक परिवार है तो मान लें कि हम अवशिष्टों के वितरण या …
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आर में द्विपद चमक में प्रतिक्रिया के लिए इनपुट प्रारूप
में R, वहाँ तीन तरीकों एक रसद प्रतिगमन उपयोग करने के लिए इनपुट डेटा को स्वरूपित करने हैं glmसमारोह: डेटा प्रत्येक अवलोकन के लिए "बाइनरी" प्रारूप में हो सकता है (जैसे, प्रत्येक अवलोकन के लिए y = 0 या 1); डेटा "विल्किंसन-रोजर्स" प्रारूप में हो सकता है (जैसे, y = …
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क्या आप एक GLM के MLE को खोजने के लिए IRLS विधि की सरल सहज व्याख्या दे सकते हैं?
पृष्ठभूमि: मैं प्रिंसटन की GLM के लिए MLE आकलन की समीक्षा का पालन ​​करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं MLE आकलन की मूल बातें समझ: likelihood, score, मनाया जाता है और उम्मीद Fisher informationऔर Fisher scoringतकनीक। और मुझे पता है कि MLE आकलन के साथ सरल रेखीय प्रतिगमन …
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ग्लैमर में यादृच्छिक प्रभाव विचरण की व्याख्या करना
मैं परागण पर एक पेपर को संशोधित कर रहा हूं, जहां डेटा द्विपद रूप से वितरित किए जाते हैं (फल परिपक्व होते हैं या नहीं)। इसलिए मैंने glmerएक यादृच्छिक प्रभाव (व्यक्तिगत संयंत्र) और एक निश्चित प्रभाव (उपचार) के साथ उपयोग किया। एक समीक्षक यह जानना चाहता है कि क्या पौधे …
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लॉग-लिंक्ड गामा जीएलएम बनाम लॉग-लिंक्ड गॉसियन जीएलएम बनाम लॉग-ट्रांसफ़ॉर्मेड एलएम
मेरे परिणामों से, ऐसा प्रतीत होता है कि जीएलएम गामा सबसे अधिक मान्यताओं को पूरा करता है, लेकिन क्या यह लॉग-रूपांतरित एलएम पर एक सार्थक सुधार है? अधिकांश साहित्य मैंने पॉइसन या बिनोमियल जीएलएम के साथ सौदों को पाया है। मैंने लेख को सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले …
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पायथन, गामा, या ट्वीडेई वितरण का उपयोग करके त्रुटि वितरण के लिए परिवार के रूप में पाइथन / स्किकिट-जीएल में जीएलएम का मूल्यांकन करना संभव है?
कुछ पायथन और स्केलेर को सीखने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मेरे काम के लिए मुझे ऐसे प्रतिगमन चलाने की आवश्यकता है जो पॉइसन, गामा और विशेष रूप से ट्वीडे परिवारों से त्रुटि वितरण का उपयोग करते हैं। मुझे उनके बारे में प्रलेखन में कुछ भी नहीं दिखता है, …
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GLM में डमी (मैनुअल या स्वचालित) चर निर्माण को समझना
यदि एक कारक चर (उदाहरण के लिए एम और एफ के स्तर के साथ लिंग) का उपयोग glm सूत्र में किया जाता है, तो डमी चर (s) बनाए जाते हैं, और उनके संबंधित गुणांकों (जैसे लिंगम) के साथ glm मॉडल सारांश में पाया जा सकता है यदि, इस तरह से …
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जीएलएम के मॉडल-औसत के लिए, क्या हम लिंक या प्रतिक्रिया पैमाने पर भविष्यवाणियों को औसत करते हैं?
जीएलएम की प्रतिक्रिया पैमाने पर मॉडल-औसत पूर्वानुमानों की गणना करने के लिए, जो "सही" है और क्यों? लिंक पैमाने पर मॉडल की औसत भविष्यवाणी की गणना करें और फिर प्रतिक्रिया पैमाने पर वापस-रूपांतरण करें, या बैक ने भविष्यवाणियों को प्रतिक्रिया पैमाने पर बदल दिया और फिर मॉडल औसत की गणना …
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GLM और GAM में विभाजन
क्या यह गलत है कि स्प्लिन केवल जीएएम-मॉडल में उपलब्ध हैं, और जीएलएम-मॉडल में नहीं? मैंने इसे कुछ समय पहले सुना था, और आश्चर्य है कि क्या यह सिर्फ एक गलत धारणा है, या इसके लिए कुछ सच्चाई है। यहाँ एक उदाहरण है:
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2-नमूना अनुपात परीक्षण के लिए एलएम का उपयोग करना
मैं कुछ समय के लिए 2-नमूना अनुपात परीक्षण करने के लिए रैखिक मॉडल का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन महसूस किया है कि पूरी तरह से सही नहीं हो सकता है। ऐसा प्रतीत होता है कि एक द्विपदीय परिवार + पहचान लिंक के साथ सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का उपयोग करना …
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पंक्ति वृद्धि का उपयोग करके रिज ने GLM को दंडित किया?
मैंने पढ़ा है कि रिज प्रतिगमन को मूल डेटा मैट्रिक्स में डेटा की पंक्तियों को जोड़कर प्राप्त किया जा सकता है, जहां प्रत्येक चर का निर्माण निर्भर चर के लिए 0 और स्वतंत्र चर के लिए कkk या शून्य के वर्गमूल का उपयोग करके किया जाता है । एक अतिरिक्त …
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ओवरसिपोर्टेशन और ऑफ़सेट के साथ पॉसन यादृच्छिक प्रभाव वाले मॉडल में मॉडलिंग विकल्प
मैंने कई व्यावहारिक प्रश्नों में भाग लिया है जब मॉडलिंग प्रायोगिक अनुसंधान के डेटा को एक विषय-विषय के प्रयोग से गिनता है। मैं संक्षेप में प्रयोग, डेटा, और मैंने अब तक क्या किया है, मेरे सवालों का वर्णन करता हूं। चार अलग-अलग फिल्मों को अनुक्रम में उत्तरदाताओं का एक नमूना …
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लॉजिस्टिक रिग्रेशन विथ रिग्रेशन स्प्लिन्स आर
मैं ब्रिटेन में सिर की चोट के एक राष्ट्रीय आघात डेटाबेस से पूर्वव्यापी डेटा के आधार पर एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल विकसित कर रहा हूं। मुख्य परिणाम 30 दिन की मृत्यु है ("जीवित" उपाय के रूप में चिह्नित)। पिछले अध्ययनों में परिणाम पर महत्वपूर्ण प्रभाव के प्रकाशित सबूत के साथ …
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बहुत बड़ी संख्या में डेटा बिंदुओं में मानों की प्रतिरूपण कैसे करें?
मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में सामान्यता के लिए अवशिष्ट की जाँच करना
यह पेपर डेटा का विश्लेषण करने के लिए सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (द्विपद और नकारात्मक द्विपद त्रुटि वितरण) का उपयोग करता है। लेकिन फिर विधियों के सांख्यिकीय विश्लेषण अनुभाग में, यह कथन है: ... और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके उपस्थिति डेटा मॉडलिंग करके, और सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (जीएलएम) का …
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