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एक प्रतिक्रिया वितरण को नियंत्रित करने वाले एक पैरामीटर का रूपांतरण जो सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के एक महत्वपूर्ण भाग के रूप में उस पैरामीटर की सीमा (जो कि 0 से 1 तक हो सकता है, या केवल सकारात्मक मान, उदाहरण के लिए) को वास्तविक संख्या रेखा ) के लिए उपयोग किया जाता है । (,+)

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लॉगिट और प्रोबेट मॉडल के बीच अंतर
Logit और Probit मॉडल में क्या अंतर है ? मुझे यह जानने में अधिक दिलचस्पी है कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग कब करना है, और कब प्रोबेट का उपयोग करना है। यदि कोई साहित्य है जो R का उपयोग करके इसे परिभाषित करता है , तो यह सहायक होगा।

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GLM के लिए "लिंक फ़ंक्शन" और "कैनोनिकल लिंक फ़ंक्शन" के बीच अंतर क्या है
'लिंक फ़ंक्शन' और 'कैनोनिकल लिंक फ़ंक्शन' के बीच अंतर क्या है? इसके अलावा, क्या एक के बाद एक प्रयोग करने के कोई (सैद्धांतिक) फायदे हैं? उदाहरण के लिए, एक द्विआधारी प्रतिक्रिया चर जैसे कई लिंक कार्यों का उपयोग कर तैयार किया जा सकता logit , PROBIT , आदि लेकिन, logit …

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लॉग-रूपांतरित प्रतिक्रिया चर के लिए LM और GLM के बीच चयन करना
मैं एक सामान्यीकृत मॉडल (GLM) बनाम एक रैखिक मॉडल (LM) का उपयोग करने के पीछे के दर्शन को समझने की कोशिश कर रहा हूं। मैंने नीचे एक उदाहरण डेटा सेट बनाया है: लॉग इन करें( y) = x + εlog⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon उदाहरण में की परिमाण के एक …

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सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में लिंक फ़ंक्शन का उद्देश्य
सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के एक घटक के रूप में लिंक फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है? हमें इसकी जरूरत क्यों है? विकिपीडिया राज्यों: वितरण फ़ंक्शन के माध्य की श्रेणी के लिंक फ़ंक्शन के डोमेन से मिलान करना सुविधाजनक हो सकता है ऐसा करने से क्या फायदा?

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Nonlinear बनाम सामान्यीकृत रैखिक मॉडल: आप लॉजिस्टिक, पॉइसन, आदि प्रतिगमन को कैसे देखते हैं?
मेरे पास शब्दार्थ के बारे में एक प्रश्न है कि मैं साथी सांख्यिकीविदों की राय पर क्या चाहूंगा। हम जानते हैं कि लॉजिस्टिक, पॉइसन आदि मॉडल सामान्यीकृत रैखिक मॉडल की छतरी के नीचे आते हैं। मॉडल में मापदंडों के गैर-रेखीय कार्य शामिल हैं, जो उचित लिंक फ़ंक्शन का उपयोग करके …

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धार के मामलों में सटीक और याद रखने के लिए सही मूल्य क्या हैं?
परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

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क्या सांख्यिकीविदों का मानना ​​है कि कोई पौधे को पानी नहीं दे सकता है, या क्या मैं सिर्फ वक्र खोज के लिए गलत खोज शब्दों का उपयोग कर रहा हूं?
लगभग सब कुछ मैं रेखीय प्रतीपगमन और GLM के बारे में पढ़ने के लिए इस पर निर्भर: जहां च ( एक्स , β ) एक गैर-बढ़ती या गैर कम करने के समारोह एक्स और β पैरामीटर आप अनुमान और परीक्षण है के बारे में परिकल्पना। लिंक कार्यों की और के …

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कैसे तय करें कि किस ग्लम परिवार का उपयोग करना है?
मेरे पास मछली के घनत्व का डेटा है जिसे मैं कई अलग-अलग संग्रह तकनीकों के बीच तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं, डेटा में बहुत सारे शून्य हैं, और हिस्टोग्राम एक पॉइज़न वितरण के लिए उचित लग रहा है, सिवाय इसके कि घनत्व के रूप में, यह पूर्णांक डेटा …

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क्या द्विआधारी डेटा के प्रतिगमन मॉडलिंग के लिए लॉगिट फ़ंक्शन हमेशा सबसे अच्छा है?
मैं इस समस्या के बारे में सोच रहा हूं। द्विआधारी डेटा मॉडलिंग के लिए सामान्य लॉजिस्टिक फ़ंक्शन है: हालांकि logit समारोह है, जो एक एस के आकार की अवस्था है, हमेशा डेटा मॉडलिंग के लिए सबसे अच्छा है? हो सकता है कि आपके पास यह विश्वास करने का कारण हो …

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GLM: वितरण और लिंक फ़ंक्शन की पसंद की पुष्टि करना
मेरे पास एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल है जो एक गाऊसी वितरण और लॉग लिंक फ़ंक्शन को गोद लेता है। मॉडल को फिट करने के बाद, मैं अवशिष्टों की जांच करता हूं: क्यूक्यू प्लॉट, अवशिष्ट बनाम अनुमानित मान, अवशिष्ट के हिस्टोग्राम (यह मानते हुए कि सावधानी बरतने की जरूरत है)। सब …

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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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पॉसन रिग्रेशन के लिए लॉग लिंक वर्सेस आइडेंटिटी लिंक के पेशेवरों और विपक्ष
मैं की तुलना (और के अंतर देखकर) अपने मॉडल में दो कारक स्तरों के बीच भविष्यवाणी मतलब मायने रखता है के अंत लक्ष्य के साथ एक प्वासों प्रतिगमन बाहर ले जाने , अन्य मॉडल covariates दबाते हुए (जो सभी बाइनरी हैं ) लगातार। मैं सोच रहा था कि क्या कोई …

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एक अलग लिंक फ़ंक्शन वाले GLM मॉडल की तुलना करने में समस्या
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 …

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GLM में विहित लिंक फ़ंक्शन की गणना
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 …

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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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