Statistiche e Big Data generalized-linear-model

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Posso usare gli algoritmi glm per fare una regressione logistica multinomiale?

Sto usando Spotfire (S ++) per l'analisi statistica nel mio progetto e devo eseguire la regressione logistica multinomiale per un set di dati di grandi dimensioni. So che il miglior algoritmo sarebbe stato mlogit, ma sfortunatamente non è disponibile in s ++. Tuttavia, ho un'opzione di utilizzare l'algoritmo glm per …

14 generalized-linear-model logistic

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Quando utilizzare un GAM vs GLM

Mi rendo conto che questa potrebbe essere una domanda potenzialmente ampia, ma mi chiedevo se ci sono ipotesi generalizzabili che indicano l'uso di un GAM (modello di additivo generalizzato) su un GLM (modello lineare generalizzato)? Qualcuno recentemente mi ha detto che i GAM dovrebbero essere usati solo quando presumo che …

14 regression generalized-linear-model gam

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In un GLM, la probabilità di log del modello saturo è sempre zero?

Come parte dell'output di un modello lineare generalizzato, la deviazione nulla e residua vengono utilizzate per valutare il modello. Vedo spesso le formule per queste quantità espresse in termini di probabilità logaritmica del modello saturo, ad esempio: /stats//a/113022/22199 , Regressione logistica: come ottenere un modello saturo Il modello saturo, per …

14 regression generalized-linear-model deviance log-likelihood

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R: funzione glm con specifica famiglia = "binomiale" e "peso"

Sono molto confuso da come funziona il peso in glm con family = "binomial". Nella mia comprensione, la probabilità del glm con la famiglia = "binomiale" è specificata come segue: dove è la "proporzione di successo osservato" e è il numero noto di prove.ynf( y) = ( nn y) pn …

14 r logistic generalized-linear-model binomial weighted-regression

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Come interpretare le stime dei parametri nei risultati GLM di Poisson [chiuso]

Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 5 anni fa . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance …

14 self-study generalized-linear-model interpretation poisson-regression

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La regressione di Poisson ha un termine di errore?

Mi chiedevo solo se la regressione di Poisson ha un termine di errore? Una regressione di Poisson può avere effetti casuali e un termine di errore? Sono confuso su questo punto. Nella regressione logistica, non esiste un termine di errore perché la variabile di risultato è binaria. È l'unico modello …

14 regression mixed-model generalized-linear-model poisson-regression

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Ipotesi di modello lineare generalizzato

Ho realizzato un modello lineare generalizzato con una singola variabile di risposta (continua / normalmente distribuita) e 4 variabili esplicative (3 delle quali sono fattori e il quarto è un numero intero). Ho usato una distribuzione degli errori gaussiana con una funzione di collegamento identità. Attualmente sto verificando che il …

14 regression generalized-linear-model ancova assumptions scatterplot

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Utilizzo di R per GLM con distribuzione gamma

Al momento ho un problema a comprendere la sintassi di R per adattare un GLM usando la distribuzione Gamma. Ho un set di dati, in cui ogni riga contiene 3 co-variate ( ), una variabile di risposta ( ) e un parametro di forma ( ). Voglio modellare la scala …

14 r generalized-linear-model gamma-distribution dglm

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Interpretazione dell'output .L e .Q da un GLM binomiale negativo con dati categorici

Ho appena eseguito un GLM binomiale negativo e questo è l'output: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …

14 r categorical-data generalized-linear-model interpretation negative-binomial

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I punteggi dei test seguono davvero una distribuzione normale?

Ho cercato di scoprire quali distribuzioni usare nei GLM e sono un po 'confuso su quando usare la distribuzione normale. In una parte del mio libro di testo, si dice che una distribuzione normale potrebbe essere utile per modellare i punteggi degli esami. Nella parte successiva, si chiede quale distribuzione …

13 normal-distribution generalized-linear-model gamma-distribution inverse-gaussian-distrib

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Qual è la differenza tra regressione logistica e regressione della risposta frazionaria?

Per quanto ne so, la differenza tra il modello logistico e il modello di risposta frazionaria (frm) è che la variabile dipendente (Y) in cui frm è [0,1], ma la logistica è {0, 1}. Inoltre, frm utilizza lo stimatore di quasi-verosimiglianza per determinare i suoi parametri. Normalmente, possiamo usare glmper …

13 r logistic generalized-linear-model quasi-likelihood

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dispersione in summary.glm ()

Ho condotto un glm.nb di glm1<-glm.nb(x~factor(group)) con group essendo un categoriale e x essendo una variabile metrica. Quando provo a ottenere il riepilogo dei risultati, ottengo risultati leggermente diversi, a seconda se utilizzo summary()o summary.glm. summary(glm1)mi da ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 …

13 r generalized-linear-model negative-binomial

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R-quadrato nel modello lineare rispetto alla devianza nel modello lineare generalizzato?

Ecco il mio contesto per questa domanda: da quello che posso dire, non possiamo eseguire una regressione dei minimi quadrati ordinaria in R quando si utilizzano i dati ponderati e il surveypacchetto. Qui, dobbiamo usare svyglm(), che invece esegue un modello lineare generalizzato (che potrebbe essere la stessa cosa? Sono …

13 r generalized-linear-model least-squares r-squared deviance

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Comprensione delle previsioni dalla regressione logistica

Le mie previsioni provenienti da un modello di regressione logistica (glm in R) non sono limitate tra 0 e 1 come mi sarei aspettato. La mia comprensione della regressione logistica è che i parametri di input e modello sono combinati in modo lineare e la risposta viene trasformata in una …

13 r regression logistic generalized-linear-model

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Tecniche per l'analisi dei rapporti

Sto cercando consigli e commenti che trattino dell'analisi di rapporti e tassi. Nel campo in cui lavoro, l'analisi dei rapporti in particolare è molto diffusa, ma ho letto alcuni articoli che suggeriscono che ciò può essere problematico, sto pensando a: Kronmal, Richard A. 1993. Correlazione spuria e fallacia del rapporto …

13 modeling multiple-regression generalized-linear-model interaction confounding

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