generalized-linear-model पर टैग किए गए जवाब

प्राकृतिक (यानी प्रतिबंधित) क्यूबिक स्प्लिन का उपयोग करते समय, बनाए गए आधार फ़ंक्शन अत्यधिक मिलीभगत होते हैं, और जब एक प्रतिगमन में उपयोग किया जाता है तो बहुत अधिक वीआईएफ (विचरण मुद्रास्फीति कारक) आंकड़े का उत्पादन होता है, जो मल्टीकोलिनरिटी का संकेत देता है। जब कोई भविष्यवाणी उद्देश्यों के लिए …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

मैं एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का प्रदर्शन कर रहा हूं, जहां मुझे सामान्य से अलग एक परिवार को निर्दिष्ट करना होगा। अवशिष्टों का अपेक्षित वितरण क्या है? उदाहरण के लिए, क्या अवशेषों को सामान्य रूप से वितरित किया जाना चाहिए?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

कोवरिएट और वितरण परिवार के एक ही सेट को देखते हुए, मैं विभिन्न लिंक फ़ंक्शन वाले मॉडल की तुलना कैसे कर सकता हूं? मुझे लगता है कि यहां सही उत्तर "एआईसी / बीआईसी" है, लेकिन मुझे 100% यकीन नहीं है। क्या उनके पास एक अलग लिंक होने पर नेस्टेड मॉडल …

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

मैंने IRLS एल्गोरिथ्म का उपयोग करके एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन प्रोग्राम किया है । मैं स्वचालित रूप से सही सुविधाओं का चयन करने के लिए एक LASSO दंड लागू करना चाहूंगा । प्रत्येक पुनरावृत्ति पर, निम्न हल किया जाता है: (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} Let एक गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्या है। मैं तत्वों के …

12 logistic  generalized-linear-model  feature-selection  lasso  convex 

मैं समझना चाहूंगा कि निम्नलिखित कोड क्या कर रहा है। जिस व्यक्ति ने कोड लिखा था वह अब यहां काम नहीं करता है और यह लगभग पूरी तरह से अनिर्दिष्ट है। मुझे किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा इसकी जांच करने के लिए कहा गया था जो सोचता है कि " यह …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

मुझे एक डेटा सेट दिया गया है जिसमें एक हाई स्कूल में छात्रों द्वारा अर्जित पुरस्कारों की संख्या है जहाँ अर्जित किए गए पुरस्कारों की संख्या के भविष्यवाणियों में उस प्रकार का कार्यक्रम शामिल है जिसमें छात्र को दाखिला दिया गया था और मैथ्स में उनकी अंतिम परीक्षा का स्कोर …

12 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  count-data 

गणना डेटा के लिए जो मैंने एकत्र किया है, मैं मॉडल बनाने के लिए पॉइसन रिग्रेशन का उपयोग करता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं, जहां मैं उपयोग करता हूं family = "poisson"। संभावित मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए (मेरे पास कई भविष्यवक्ता हैं) मैं …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

मेरे पास एक डेटा सेट है जो घातीय क्षय का प्रतिनिधित्व करता है। मैं एक घातीय समारोह फिट करने के लिए चाहते हैं इस डेटा के लिए। मैंने प्रतिक्रिया चर को बदलने के लिए लॉग की कोशिश की है और फिर एक पंक्ति में फिट होने के लिए कम से …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

मानकों क्या हैं start, etastart, mustartमें GLM () फ़ंक्शन ? मैं डॉक्स और इंटरनेट में देख रहा हूं लेकिन मुझे इसका कोई स्पष्ट विवरण नहीं मिला है कि इसका क्या मतलब है। यह जंजीरों के लिए बेज़ियन "प्रारंभिक मूल्यों" जैसा दिखता है, लेकिन मुझे संदेह है कि यह संबंधित है, …

12 r  generalized-linear-model  starting-values 

मैंने सोचा कि विहित लिंक फंक्शन घातीय परिवार के प्राकृतिक पैरामीटर से आता है। कहो, परिवार तो विहित लिंक फ़ंक्शन है। उदाहरण के रूप में बर्नौली वितरण को लें , हमारे पास तो, कैनोनिकल लिंक फ़ंक्शनg(⋅)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\} पी(Y=y)=μy(1-μ)1-y=exp{yलॉगμθ=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} लेकिन जब मैं इस स्लाइड को देखता हूं , तो …

12 generalized-linear-model  link-function 

यह सवाल यहां मार्टिज़न के जवाब से प्रेरित है । मान लीजिए कि हम एक पैरामीटर परिवार के लिए एक द्विपद या पॉइसन मॉडल की तरह जीएलएम फिट करते हैं और यह एक पूर्ण संभावना प्रक्रिया है (जैसा कि कहने के लिए विरोध किया जाता है, क्वासिपोइसन)। फिर, विचरण माध्य …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

मछली के घनत्व और मछली प्रजातियों की समृद्धि में अंतर को देखने के लिए मैं शोध कर रहा हूं जब दो अलग-अलग पानी के नीचे दृश्य जनगणना विधियों का उपयोग किया जाता है। मेरा डेटा मूल रूप से गणना डेटा था, लेकिन फिर आमतौर पर इसे मछली के घनत्व में …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

मैंने पाठ्यपुस्तकों में कई स्थानों की पहचान की है जहां GLM को 5 वितरणों (अर्थात, गामा, गाऊसी, द्विपद, व्युत्क्रम गौसियन, और पॉइसन) के साथ वर्णित किया गया है। यह भी आर में पारिवारिक समारोह में अनुकरणीय है। कभी-कभी मैं जीएलएम के संदर्भ में आता हूं जहां अतिरिक्त वितरण शामिल हैं …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

मुझे यह स्वीकार करना चाहिए कि मैंने पहले अपने किसी भी वर्ग, स्नातक या स्नातक में उस शब्द के बारे में नहीं सुना है। बायिसियन होने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन का क्या मतलब है? मैं बायिसियन लॉजिस्टिक से नियमित रूप से निम्नलिखित के समान संक्रमण के साथ एक स्पष्टीकरण की …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

मैंने R में एक glm मॉडल बनाया है और एक परीक्षण और प्रशिक्षण समूह का उपयोग करके इसका परीक्षण किया है इसलिए मुझे विश्वास है कि यह अच्छी तरह से काम करता है। आर से परिणाम हैं: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared