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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Quando utilizzare i GLM binomiali Poisson vs. geometrici vs. negativi per i dati di conteggio?
Sto cercando di impaginare da solo quando è appropriato usare quale tipo di regressione (geometrico, Poisson, binomiale negativo) con i dati di conteggio, all'interno del framework GLM (solo 3 delle 8 distribuzioni GLM sono usate per i dati di conteggio, sebbene la maggior parte di ciò che Ho letto i …
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Perché il quasi-Poisson nella GLM non è trattato come un caso speciale di binomio negativo?
Sto cercando di adattare modelli lineari generalizzati ad alcune serie di dati di conteggio che potrebbero essere o meno sovradispersi. Le due distribuzioni canoniche che si applicano qui sono Poisson e Negative Binomial (Negbin), con EV e varianzaμμ\mu Va rP= μVun'rP=μVar_P = \mu Va rNB= μ + μ2θVun'rNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu …
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Come calcolare la bontà di adattamento in glm (R)
Ho il seguente risultato dall'esecuzione della funzione glm. Come posso interpretare i seguenti valori: Deviazione nulla Devianza residua AIC Hanno qualcosa a che fare con la bontà di adattarsi? Posso calcolare la bontà della misura di adattamento da questi risultati come R-quadrato o qualsiasi altra misura? Call: glm(formula = tmpData$Y …
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Dalle reti bayesiane alle reti neurali: come la regressione multivariata può essere trasposta in una rete multi-output
Ho a che fare con un modello lineare gerarchico bayesiano , qui la rete lo descrive. YYY rappresenta le vendite giornaliere di un prodotto in un supermercato (osservato). XXX è una matrice nota di regressori, inclusi prezzi, promozioni, giorno della settimana, tempo, festività. SSS è il livello di inventario latente …
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Esiste una spiegazione intuitiva del perché la regressione logistica non funzionerà per un caso di separazione perfetta? E perché l'aggiunta di regolarizzazione lo risolverà?
Abbiamo molte buone discussioni sulla separazione perfetta nella regressione logistica. Come ad esempio, la regressione logistica in R ha provocato una separazione perfetta (fenomeno di Hauck-Donner). E adesso? e il modello di regressione logistica non converge . Personalmente ritengo ancora che non sia intuitivo il motivo per cui sarà un …
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Trasformazione dei dati proporzionali: quando arcsin radice quadrata non è sufficiente
Esiste un'alternativa (più forte?) Alla trasformazione della radice quadrata di arcsin per dati percentuale / proporzionali? Nel set di dati su cui sto lavorando al momento, rimane marcata eteroscedasticità dopo che ho applicato questa trasformazione, vale a dire che la trama dei residui rispetto ai valori adattati è ancora molto …
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Come interpretare il termine di intercettazione in un GLM?
Sto usando R e ho analizzato i miei dati con GLM con collegamento binomiale. Voglio sapere qual è il significato dell'intercetta nella tabella di output. L'intercettazione di uno dei miei modelli è significativamente diversa, tuttavia la variabile no. Cosa significa questo? Qual è l'intercettazione. Non so se mi sto solo …
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GLM binomiale negativo vs. trasformazione del log per i dati di conteggio: aumento del tasso di errore di tipo I.
Alcuni di voi potrebbero aver letto questo bel documento: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Non registrare i dati di conteggio della trasformazione. Metodi in Ecologia ed Evoluzione 1: 118-122. Klick . Nel mio campo di ricerca (ecotossicologia) abbiamo a che fare con esperimenti scarsamente replicati e le GLM non sono …
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