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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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
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Perché i miei valori p differiscono tra l'output di regressione logistica, il test chi-quadrato e l'intervallo di confidenza per l'OR?
Ho costruito una regressione logistica in cui la variabile di risultato viene curata dopo aver ricevuto il trattamento ( Curevs. No Cure). Tutti i pazienti in questo studio hanno ricevuto un trattamento. Sono interessato a vedere se il diabete è associato a questo risultato. In R il mio output di …
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Regressione logistica: test chi-quadro di anova vs. significatività dei coefficienti (anova () vs riepilogo () in R)
Ho un modello logistico GLM con 8 variabili. Ho eseguito un test chi-quadro in R anova(glm.model,test='Chisq')e 2 delle variabili risultano essere predittive quando vengono ordinate all'inizio del test e non tanto se ordinate nella parte inferiore. Il summary(glm.model)suggerisce che i coefficienti sono insignificanti (alto p-value). In questo caso sembra che …
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Come derivare lo stimatore meno quadrato per la regressione lineare multipla?
Nel caso di regressione lineare semplice , puoi derivare lo stimatore meno quadrato tale che non devi conoscere per stimareβ 1 = Σ ( x i - ˉ x ) ( y i - ˉ y )y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ 0 β 1β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2}β^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 Supponiamo di avere , come posso derivare …
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