Domande taggate «generalized-linear-model»

Una generalizzazione della regressione lineare che consente alle relazioni non lineari tramite una "funzione di collegamento" e che la varianza della risposta dipenda dal valore previsto. (Da non confondere con il "modello lineare generale" che estende il modello lineare ordinario alla struttura generale della covarianza e alla risposta multivariata.)

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Stima dei parametri con modelli lineari generalizzati
Per impostazione predefinita, quando utilizziamo una glmfunzione in R, utilizza il metodo IWLS (reimpostazione dei minimi quadrati ripetutamente iterativamente) per trovare la stima della massima verosimiglianza dei parametri. Ora ho due domande. Le stime IWLS garantiscono il massimo globale della funzione di probabilità? Sulla base dell'ultima diapositiva di questa presentazione, …
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Perché i residui di Pearson di una regressione binomiale negativa sono più piccoli di quelli di una regressione di Poisson?
Ho questi dati: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Ho eseguito una regressione di poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") E una regressione binomiale negativa: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Quindi ho calcolato …
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Ipotesi di modelli lineari generalizzati
A pagina 232 di "Un compagno R per la regressione applicata", nota di Fox e Weisberg Solo la famiglia gaussiana ha una varianza costante e in tutti gli altri GLM la varianza condizionale di y at dipende daXX\bf{x}μ ( x )μ(X)\mu(x) In precedenza, hanno notato che la varianza condizionale del …
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Enormi coefficienti nella regressione logistica: cosa significa e cosa fare?
Ottengo coefficienti enormi durante la regressione logistica, vedi coefficienti con krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.7796 -1.0958 -0.3101 1.0034 …
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Prevedere il poisson GLM con offset
So che questa è probabilmente una domanda di base ... Ma non sembra trovare la risposta. Sto adattando un GLM con una famiglia Poisson, quindi ho cercato di dare un'occhiata alle previsioni, tuttavia l'offset sembra essere preso in considerazione: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, type="response") Ottengo casi non …
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Qual è la differenza tra GLM e GEE?
Qual è la differenza tra un modello GLM (regressione logistica) con una variabile di risposta binaria che include soggetto e tempo come covariate e l'analogo modello GEE che tiene conto della correlazione tra le misurazioni in più punti temporali? Il mio GLM è simile a: Y(binary) ~ A + B1X1(subject …
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È necessario regolare i conteggi zero per un test del rapporto di verosimiglianza dei modelli poisson / loglineari?
Se ci sono 0 nella tabella di contingenza e stiamo adattando modelli di poisson / loglineare annidati (usando la glmfunzione R ) per un test del rapporto di verosimiglianza, dobbiamo regolare i dati prima di adattare i modelli glm (ad esempio aggiungere 1/2 a tutti i conteggi)? Ovviamente alcuni parametri …
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C'è un modo semplice per combinare due modelli glm in R?
Ho due modelli di regressione logistica in R realizzati con glm(). Entrambi usano le stesse variabili, ma sono stati realizzati usando diversi sottoinsiemi di una matrice. Esiste un modo semplice per ottenere un modello medio che fornisce la media dei coefficienti e quindi utilizzarlo con la funzione predict ()? [scusate …
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