«generalized-linear-model» 태그된 질문

나는 다음과 같은 실험 설계에서 데이터를 내 관측 성공 (의 수의 계산이다 K시험의 수 (대응에서) N각각 구성된 두 그룹에 대해 측정) I에서 개인, T이러한 각 요인의 조합에있다 치료, R복제를 . 따라서, 나는 모두 2 * I * T * R K 및 대응하는 N을 갖는다 . 데이터는 생물학에서 온 것입니다. …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

약 5000 개의 기능으로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 해당 데이터에 대해 먼저 피처 선택에 Chi Square 테스트를 사용했습니다. 그 후 응답 변수와의 유의미한 관계를 나타내는 약 1500 개의 변수를 얻었습니다. 이제 로지스틱 회귀 분석을 적용해야합니다. R에 glmulti 패키지를 사용하고 있습니다 (glmulti 패키지는 vlm에 효율적인 하위 세트 선택을 제공합니다). 한 번에 …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

나는이 데이터를 가지고있다 : set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) 포아송 회귀 분석을 실행했습니다 poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") 부정적인 이항 회귀 require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) 그런 다음 포아송 회귀에 대한 분산 …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

glmR에서 함수를 사용할 때 기본적 으로이 함수는 반복적으로 가중 된 최소 제곱 (IWLS) 방법을 사용하여 모수를 추정 할 수있는 최대 가능성을 찾습니다. 이제 두 가지 질문이 있습니다. IWLS 추정은 가능성 함수의 전체 최대 값을 보장합니까? 이 프레젠테이션 의 마지막 슬라이드를 기반으로 , 나는 그렇지 않다고 생각합니다! 나는 단지 그것을 확인하고 …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

"적용된 회귀에 대한 R 동반자"232 페이지 Fox 및 Weisberg note 가우시안 군만이 일정한 분산을 가지며, 다른 모든 GLM에서 에서 y의 조건부 분산은 에 따라 달라집니다엑스x\bf{x}μ ( x )μ(x)\mu(x) 이전에는 포아송의 조건부 분산이 이고 이항 의 조건부 분산 이 이라는 점에 주목합니다 .μμ\muμ ( 1 − μ )엔μ(1−μ)N\frac{\mu(1-\mu)}{N} 가우시안의 경우 이것은 …

9 logistic  generalized-linear-model 

로지스틱 회귀 분석 중에 거대한 계수를 얻습니다 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 2.8370 Coefficients: Estimate …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

연속 데이터를 사용하여 선형 회귀 Y=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+u 오차항이 분포되어 있다고 가정 N (0,σ2σ2\sigma^2) 1) Var (Y | x)가 ~ N (0,σ2σ2\sigma^2)? 2) 로지스틱 회귀 분석에서이 오류 분포는 무엇입니까? 데이터가 사례 당 1 개의 레코드 형식 인 경우 "Y"가 1 또는 0 인 경우 분산 Bernoulli (즉, 분산은 p (1-p)) 오류 데이터이며 …

9 logistic  generalized-linear-model 

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 2 년 전 . 다음 코드 PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = "response", se.fit = TRUE) 3 열 data.frame--PredictNew, 적합치, …

9 r  generalized-linear-model  count-data  zero-inflation 

현재 일련의 Poisson 시계열 모델을 연구하고 있으며 시간이 지남에 따라 다른 추세를 제어하면서 (수의 진단 테스트에서 다른 진단 테스트로 전환) 카운트 획득 방식 변경의 영향을 추정하려고합니다. 질병의 발생률). 여러 사이트에 대한 데이터가 있습니다. GAM을 다루는 동안 시간 추세가있는 일련의 매우 기본적인 GLM을 맞추고 결과를 모았습니다. 이 코드는 SAS에서 다음과 같이 …

9 mixed-model  generalized-linear-model  poisson-distribution  random-effects-model 

A. Agresti (2007), 범주 형 데이터 분석 소개 , 2 번째를 읽고 있습니다. 이 단락 (p.106, 4.2.1)을 올바르게 이해했는지 확실하지 않습니다 (쉽지만). 이전 장의 코골이 및 심장병에 관한 표 3.1에서 254 명의 환자가 매일 밤 코골이를보고했으며 그 중 30 명이 심장병에 걸렸습니다. 데이터 파일이 이진 데이터를 그룹화 한 경우 데이터 …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

나는 이것이 아마도 기본적인 질문이라는 것을 알고 있습니다 ... 그러나 나는 대답을 찾지 못하는 것 같습니다. Poisson 제품군에 GLM을 적용한 다음 예측을 살펴 보려고했지만 오프셋이 고려되는 것 같습니다. 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") 요금이 아닌 경우가 있습니다 ... 나는 또한 시도했다 model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+ offset(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) 같은 …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset 

피험자와 시간을 공변량으로 포함하는 이진 반응 변수가 포함 된 GLM 모델 (물류 회귀)과 여러 시점의 측정 간 상관 관계를 고려한 유사한 GEE 모델의 차이점은 무엇입니까? 내 GLM은 다음과 같습니다. Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) 로짓 링크 기능. 나는 두 모델에서 시간이 어떻게 다르게 …

9 generalized-linear-model  gee 

우연성 표에 0이 glm있고 우도 비율 검정에 중첩 포아송 / 로그 선형 모형 (R의 함수 사용)을 피팅하는 경우 glm 모형을 피팅하기 전에 데이터를 조정해야합니다 (예 : 모두에 1/2 추가) 카운트)? 조정 없이는 일부 파라미터를 추정 할 수 없지만 조정 / 조정 부족이 LR 테스트에 어떤 영향을 줍니까?

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

R로 만든 두 가지 로지스틱 회귀 모델이 있습니다 glm(). 둘 다 동일한 변수를 사용하지만 행렬의 다른 하위 집합을 사용하여 만들어졌습니다. 계수의 평균을 제공하고 predict () 함수와 함께 사용하는 평균 모델을 얻는 쉬운 방법이 있습니까? [이러한 유형의 질문을 프로그래밍 사이트에 게시해야한다면 죄송합니다.] 감사

9 r  generalized-linear-model