«generalized-linear-model» 태그된 질문

로지스틱 회귀 모델에 적합하면서 카운트 데이터를 공변량으로 사용하고 싶습니다. 내 질문은 : 음수가 아닌 계수를 세는 독립 변수로 사용하여 로지스틱 (및 일반적으로 일반화 된 선형) 모델에 대한 가정을 위반합니까? 나는 문헌에서 많은 양의 데이터를 결과로 사용하지만 공변량으로는 사용하지 않는 것에 관한 많은 참고 문헌을 발견했다. "NE Breslow (1996) 일반화 선형 …

14 generalized-linear-model  count-data 

프로젝트에서 통계 분석에 spotfire (S ++)를 사용하고 있으며 대규모 데이터 세트에 대해 다항 로지스틱 회귀 분석을 실행해야합니다. 가장 좋은 알고리즘은 mlogit 일 것입니다. 그러나 불행히도 s ++에서는 사용할 수 없습니다. 그러나이 회귀에 glm 알고리즘을 사용하는 옵션이 있습니다. 여기서 두 가지를 분명히하고 싶습니다. 1. glm을 사용하여 다항 로지스틱 회귀 분석을 실행할 …

14 generalized-linear-model  logistic 

GLM에서 사용할 배포판을 배우려고 노력했으며 정규 배포판을 사용할 때 약간 혼란 스러웠습니다. 교과서의 한 부분에서 정규 분포가 시험 점수를 모델링하는 데 좋을 수 있다고 말합니다. 다음 부분에서는 자동차 보험 청구를 모델링하는 데 어떤 분포가 적합한 지 묻습니다. 이번에는 적절한 분포가 양수 값으로 만 연속적이므로 감마 또는 역 가우스가 될 것이라고 …

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

일반화 된 선형 모형의 출력의 일부로, 널 및 잔차 편차가 모형을 평가하는 데 사용됩니다. : 나는 종종 예를 들어, 포화 모델의 로그 가능성의 표현이 양의 공식을 참조 /stats//a/113022/22199 , 로지스틱 회귀는 어떻게 포화 모델을 얻기 위해 내가 이해하는 한 포화 된 모델은 관측 된 반응에 완벽하게 맞는 모델입니다. 따라서 내가 …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

family = "binomial"과 함께 glm에서 무게가 어떻게 작동하는지 매우 혼동됩니다. 내 이해에 따르면 family = "binomial"인 glm의 가능성은 다음과 같이 지정됩니다. f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) 여기서 yyy 는 "관측 성공률"이고 nnn 은 …

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

닫은. 이 질문은 주제에 맞지 않습니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 교차 검증에 대한 주제가 되도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -3.7422 …

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

포아송 회귀에 오류 항이 있는지 궁금합니다. 포아송 회귀 분석에서 임의의 효과와 오류 항을 가질 수 있습니까? 나는이 점에 대해 혼란 스럽다. 로지스틱 회귀 분석에서는 결과 변수가 이진이므로 오류 항이 없습니다. 잔차 항이없는 유일한 glm 모델입니까?

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

이 질문에 대한 내 맥락은 다음과 같습니다 survey. 가중 데이터와 패키지를 사용할 때 R에서 일반 최소 제곱 회귀를 실행할 수 없습니다 . 여기서 우리는 svyglm()대신 일반화 된 선형 모델을 실행하는 을 사용해야 합니다. OLS와 lm()함수를 통해 R 제곱 값을 계산합니다. 해석은 이해합니다. 그러나 svyglm()이것을 계산하지 않고 대신 Deviance를 제공합니다. 인터넷을 …

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

단일 응답 변수 (연속 / 정규 분포)와 4 개의 설명 변수 (3 개는 요인이고 4 번째는 정수임)로 일반화 된 선형 모델을 만들었습니다. ID 링크 함수와 함께 가우스 오류 분포를 사용했습니다. 현재 모델이 일반화 선형 모델의 가정을 충족하는지 확인하고 있습니다. Y의 독립 올바른 링크 기능 설명 변수의 정확한 측정 척도 영향력있는 …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

현재 감마 분포를 사용하여 GLM을 피팅하기위한 R의 구문을 이해하는 데 문제가 있습니다. 각 행에 3 개의 공변량 ( ), 응답 변수 ( ) 및 모양 매개 변수 ( ) 가 포함 된 일련의 데이터가 있습니다 . 3 개의 공변량의 선형 함수로 감마 분포의 스케일을 모델링하고 싶지만 각 데이터 행에 대해 …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

방금 음 이항 GLM을 실행했으며 출력입니다. 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) 1.6954 0.1152 14.720 < 2e-16 …

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

내가 아는 한, 로지스틱 모델과 분수 응답 모델 (frm)의 차이점은 frm이 [0,1]이지만 로지스틱이 {0, 1} 인 종속 변수 (Y)입니다. 또한 frm은 유사 가능성 추정기를 사용하여 모수를 결정합니다. 일반적으로로 glm로지스틱 모델을 얻는 데 사용할 수 있습니다 glm(y ~ x1+x2, data = dat, family = binomial(logit)). frm의 경우로 변경 family = binomial(logit)됩니다 …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

나는 glm.nb를 수행했다. glm1<-glm.nb(x~factor(group)) 그룹은 범주 형이고 x는 메트릭 변수입니다. 결과 요약을 얻으려고 할 때 summary()또는 사용 여부에 따라 약간 다른 결과가 나타납니다 summary.glm. summary(glm1)나에게 준다 ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 0.746 0.4555 factor(gruppe)3 0.3531 0.2085 1.693 0.0904 . …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

로지스틱 회귀 모델 (R의 glm)에서 내 예측은 예상 한대로 0과 1 사이로 제한되지 않습니다. 로지스틱 회귀 분석에 대한 나의 이해는 입력 및 모델 매개 변수가 선형으로 결합되고 로짓 링크 함수를 사용하여 반응이 확률로 변환된다는 것입니다. 로짓 함수는 0과 1 사이에 경계가 있기 때문에 예측이 0과 1 사이에 경계가있을 것으로 예상했습니다. …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

비율과 비율 분석을 다루는 조언과 의견을 찾고 있습니다. 내가 비율을 분석하는 분야에서 특히 널리 퍼져 있지만 문제가 될 수 있다고 제안하는 몇 가지 논문을 읽었습니다. Kronmal, Richard A. 1993. 스퓨리어스 상관 관계와 비율 표준의 오류가 재검토되었습니다. 왕립 통계 학회지 시리즈 A 156 (3) : 379-392 및 관련 논문. 내가 지금까지 …

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