Statistiche e Big Data generalized-linear-model

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Interpretazione della funzione di riepilogo per il modello lm in R

Qual è il significato di t valuee Pr(>|t|)quando si utilizza la summary()funzione sul modello di regressione lineare in R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *

11 r regression generalized-linear-model

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Che tipo di residui e la distanza di Cook vengono utilizzati per GLM?

Qualcuno sa qual è la formula per la distanza di Cook? La formula della distanza originale di Cook utilizza i residui studentizzati, ma perché R usa std. Residui di Pearson durante il calcolo del diagramma della distanza di Cook per un GLM. So che i residui studentizzati non sono definiti …

11 r regression generalized-linear-model residuals cooks-distance

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Come gestire l'avviso "non intero" dal GLM binomiale negativo?

Sto cercando di modellare le intensità medie dei parassiti che colpiscono un ospite in R usando un modello binomiale negativo. Continuo a ricevere 50 o più avvisi che dicono: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Come posso gestirlo? Il mio codice è simile al seguente: …

11 r generalized-linear-model negative-binomial

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Come gestite le variabili "nidificate" in un modello di regressione?

Considera un problema statistico in cui hai una responsevariabile che vuoi descrivere in base a una explanatoryvariabile e una nestedvariabile, in cui la variabile nidificata si pone solo come variabile significativa per valori particolari della variabile esplicativa . Nei casi in cui la variabile esplicativa non ammette una variabile nidificata …

11 regression generalized-linear-model glmm nested-data

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RMSE (Root Mean Squared Error) per i modelli logistici

Ho una domanda sulla validità dell'utilizzo di RMSE (Root Mean Squared Error) per confrontare diversi modelli logistici. La risposta è o 0o 1e le previsioni sono probabilità tra 0- 1? Il modo applicato di seguito è valido anche con le risposte binarie? # Using glmnet require(glmnet) load(url("https://github.com/cran/glmnet/raw/master /data/BinomialExample.RData")) cvfit = …

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glm in R - quale valore rappresenta la bontà di adattamento dell'intero modello?

Sto eseguendo glms in R (modelli lineari generalizzati). Pensavo di conoscere i valori - fino a quando non ho visto che richiamare un riepilogo per un glm non ti dà un valore rappresentativo prevalente del modello nel suo insieme - almeno non nel luogo in cui lo fanno i modelli …

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bayesglm (arm) contro MCMCpack

Sia bayesglm()(nel pacchetto arm R) che varie funzioni nel pacchetto MCMCpack mirano a fare una stima bayesiana di modelli lineari generalizzati, ma non sono sicuro che stiano effettivamente calcolando la stessa cosa. Le funzioni MCMCpack utilizzano la catena Markov Monte Carlo per ottenere un campione (dipendente) dal posteriore comune per …

10 bayesian generalized-linear-model

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Ricalcola la verosimiglianza da un semplice modello Rlm

Sto semplicemente cercando di ricalcolare con dnorm () la verosimiglianza log fornita dalla funzione logLik da un modello lm (in R). Funziona (quasi perfettamente) per un elevato numero di dati (ad es. N = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + …

10 r generalized-linear-model likelihood lm

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Regressione generalizzata ponderata in BUG, JAGS

In R"peso precedente" possiamo glmregredire tramite il parametro pesi . Per esempio: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Come può essere realizzato in un JAGSo BUGSmodello? Ho trovato alcuni articoli che ne discutono, ma nessuno di loro fornisce un esempio. Sono interessato principalmente agli esempi …

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Come ottenere l'intervallo di confidenza sul cambio di r-square della popolazione

Per un semplice esempio, supponiamo che ci siano due modelli di regressione lineare Modello 1 ha tre predittori, x1a, x2b, ex2c Il modello 2 ha tre predittori dal modello 1 e due predittori aggiuntivi x2aex2b Esiste un'equazione di regressione della popolazione in cui la varianza della popolazione spiegata è per …

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Accedo trasformato la mia variabile dipendente, posso usare la distribuzione normale GLM con la funzione LOG link?

Ho una domanda riguardante i modelli lineari generalizzati (GLM). La mia variabile dipendente (DV) è continua e non normale. Quindi registro lo trasformato (ancora non normale ma migliorato). Voglio mettere in relazione il DV con due variabili categoriche e una continua covariabile. Per questo voglio condurre un GLM (sto usando …

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Qual è glm o glmnet più accurato?

R glm e glmnet usano algoritmi diversi. Noto differenze non banali tra i coefficienti stimati quando uso entrambi. Sono interessato a quando uno è più preciso di un altro e il tempo di risolvere / accuratezza è compromesso. In particolare mi riferisco al caso in cui si imposta lambda = …

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Come verificare se il mio modello di regressione è buono

Un modo per trovare l'accuratezza del modello di regressione logistica usando 'glm' è trovare il diagramma AUC. Come verificare lo stesso per il modello di regressione trovato con la variabile di risposta continua (family = 'gaussian')? Quali metodi vengono utilizzati per verificare in che misura il mio modello di regressione …

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Qual è la differenza tra regressione lineare trasformata logit, regressione logistica e un modello misto logistico?

Supponiamo che io abbia 10 studenti, ognuno dei quali tenta di risolvere 20 problemi di matematica. I problemi sono classificati come corretti o errati (in longdata) e le prestazioni di ogni studente possono essere riassunte da una misura di precisione (in subjdata). I modelli 1, 2 e 4 di seguito …

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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?

Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …

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