«generalized-linear-model» 태그된 질문

glm 추정을 실행하기 위해 튼튼베이스 패키지를 사용하고 있습니다. 그러나 그렇게하면 다음과 같은 오류가 발생합니다. Error in solve.default(crossprod(X, DiagB * X)/nobs, EEq) : system is computationally singular: reciprocal condition number = 1.66807e-16 이것은 무엇을 의미 / 표시합니까? 어떻게 디버깅 할 수 있습니까? 추신. 답을 구하기 위해 무언가 (공식 / 사양 또는 …

29 r  generalized-linear-model  robust 

나는 R, Julian J. Faraway (p. 59)로 선형 모델 확장 책에서 pseudo 에 대한 공식을 찾았습니다 .아르 자형2아르 자형2R^2 1 - ResidualDevianceNullDeviance1−잔류 편차NullDeviance1-\frac{\text{ResidualDeviance}}{\text{NullDeviance}} . 이것이 GLM에 대한 의사 의 일반적인 공식 입니까?아르 자형2아르 자형2R^2

28 r  regression  generalized-linear-model  r-squared 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

로짓 링크를 사용하여 3 수준의 불균형 데이터에서 GEE를 실행하고 있습니다. 혼합 효과 (GLMM) 및 로짓 링크가있는 GLM과 이것이 어떻게 다른지 (내가 그릴 수있는 결론과 계수의 의미 측면에서) 어떻게 다릅니 까? 자세한 내용은 단일 베르누이 시험입니다. 그들은 교실과 학교로 묶여 있습니다. R의 경우. NA의 Casewise 생략. 6 개의 예측 변수도 상호 …

27 logistic  mixed-model  generalized-linear-model  interpretation  gee 

전제는 R 패키지 betareg1의 비 네트에서 인용 한 것 입니다. 또한이 모델은 일반화 된 선형 모델 (GLM; McCullagh and Nelder 1989)과 일부 속성 (예 : 선형 예측 변수, 링크 함수, 분산 매개 변수)을 공유하지만이 프레임 워크의 특별한 경우는 아닙니다 (고정 분산도 아닙니다) ) 이 답변 은 또한 사실을 암시합니다. [...] …

26 generalized-linear-model  beta-regression  dirichlet-regression 

부정 이항 회귀에 관한 질문이 있습니다. 다음 명령이 있다고 가정합니다. require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (car는 R에서 사용할 수있는 데이터 세트이며이 모델이 의미가 있는지는 신경 쓰지 않습니다.) 내가 알고 싶은 것은 : 변수를 어떻게 해석 할 수 있습니까 theta(에 대한 호출의 맨 아래에 반환 summary). 이것은 네빈 분포의 모양 매개 …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

현재 어려운 카운트 데이터 (종속 변수)에 적합한 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 여러 가지 다른 모델을 시도했다 (혼합 효과 모델은 데이터의 나의 종류에 필요한)와 같은 lmer과 lme4아니라 가우시안 (Gaussian) 또는 음 이항 등 다양한 가족과 함께 혼합 효과 모델 선형 일반화로 (로그로 변환). 그러나 결과 피팅을 올바르게 진단하는 …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

내 상황에 대한 약간의 배경은 다음과 같습니다. 내 데이터는 포식자가 성공적으로 먹은 먹이 수를 나타냅니다. 각 시험에서 먹이의 수가 제한되어 있으므로 (25 개의 이용 가능), 이용 가능한 먹이의 수를 나타내는 "샘플"열 (각 시험에서 25)과 성공 횟수 ( "Count")가 있습니다 ( 먹이를 몇 마리 먹었는지) 비율 데이터 (578 페이지)를 기준으로 R …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

R에 GLM (poisson regression)을 사용하여 데이터를 맞추려고합니다. 잔차 대 적합치 값을 플로팅하면 플롯이 여러 개의 (거의 오목한 곡선이있는 선형) "선"을 만들었습니다. 이것은 무엇을 의미 하는가? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness + actdays + hscore + …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

동료 통계학 자의 의견을 듣고 싶은 의미론에 대한 질문이 있습니다. 우리는 로지스틱, 포아송 등과 같은 모델이 일반화 된 선형 모델의 우산에 속한다는 것을 알고 있습니다. 모델에는 매개 변수의 비선형 함수가 포함되어 있으며, 적절한 링크 함수를 사용하여 선형 모델 프레임 워크를 사용하여 모델링 할 수 있습니다. 로지스틱 회귀와 같은 상황을 다음과 …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

나는 두 가지 유형의 물류 손실 공식을 보았다. 우리는 그것들이 동일하다는 것을 쉽게 보여줄 수 있습니다. 유일한 차이점은 레이블 의 정의입니다 .yyy 공식화 / 표기법 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) 여기서 에서 로지스틱 함수는 실수 \ beta ^ T x 를 0.1 간격으로 매핑 합니다. βTxp=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac 1 {1+\exp(-\beta^Tx)}βTxβTx\beta^T …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

GLM 또는 OLS를 사용하여 복잡한 다중 비선형 관계를 모델링하는 데 필요한 단계를 보여주는 고급 선형 회귀 사례 연구를 찾고 있습니다. 기본 학교의 예를 넘어서는 자료를 찾는 것은 놀랍게도 어려운 일입니다. 제가 읽은 대부분의 책은 하나의 예측 변수의 BoxCox 또는 최상의 경우 자연스러운 스플라인과 결합 된 응답의 로그 변환 이상으로 진행되지 …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

잔차 분산이 설명 변수에 명확하게 의존하는 선형 모델 (lm)을 피팅하고 싶습니다. 이 작업을 수행하는 방법은 감마 패밀리와 함께 glm을 사용하여 분산을 모델링 한 다음 lm 함수의 가중치에 역수를 넣는 것입니다 (예 : http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) 궁금했다 : 이것이 유일한 기술입니까? 어떤 다른 접근법이 관련되어 있습니까? 이 유형의 모델링과 관련된 R …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

회귀 계수에 대한 Wald 검정은 무증상으로 유지되는 다음 특성을 기반으로한다는 것을 이해합니다 (예 : Wasserman (2006) : All of Statistics , 153, 214-215) : 여기서 는 추정 회귀 계수, 은 회귀 계수의 표준 오차를 나타내고 은 관심 값입니다 ( 은 계수가 0과 크게 다릅니다. 크기 그래서 월드 테스트는 다음과 같습니다 …

22 r  regression  hypothesis-testing  generalized-linear-model 

짧은 버전 : 로지스틱 회귀 및 프로 빗 회귀는 관측하기 전에 일정한 임계 값에 따라 이산화되는 연속 잠재 변수를 포함하는 것으로 해석 될 수 있음을 알고 있습니다. 포아송 회귀에 대해 유사한 잠재 변수 해석이 가능한가? 불연속 결과가 두 개 이상일 때 이항 회귀 (예 : 로짓 또는 프로 빗)는 어떻습니까? …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable