«generalized-linear-model» 태그된 질문

자연적인 (즉, 제한된) 큐빅 스플라인을 사용할 때 생성 된 기본 함수는 매우 공 선형이며 회귀에 사용될 때 다중 공선 성을 나타내는 매우 높은 VIF (분산 인플레이션 계수) 통계를 생성하는 것으로 보입니다. 예측 목적으로 모델의 경우를 고려할 때 이것이 문제입니까? 스플라인 구조의 특성으로 인해 항상 그렇습니다. 다음은 R의 예입니다. library(caret) library(Hmisc) …

12 multiple-regression  generalized-linear-model  predictive-models  multicollinearity  splines 

일반화 된 선형 모델을 수행하고 있는데 일반 모델과 다른 패밀리를 지정해야합니다. 예상되는 잔차 분포는 무엇입니까? 예를 들어, 잔차가 정상적으로 분포되어야합니까?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

동일한 공변량 및 분포 제품군이 주어지면 다른 링크 기능을 가진 모델을 어떻게 비교할 수 있습니까? 여기에 정답은 "AIC / BIC"이라고 생각하지만 100 % 확신 할 수는 없습니다. 링크가 다른 경우 중첩 모델을 가질 수 있습니까?

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

IRLS 알고리즘을 사용하여 로지스틱 회귀를 프로그래밍했습니다 . 올바른 기능을 자동으로 선택하기 위해 LASSO 처벌 을 적용하고 싶습니다 . 각 반복에서 다음이 해결됩니다. (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} 하자 음수가 아닌 실수합니다. 나는 The Elements of 에서 제안한 것처럼 요격을 처벌하지 않습니다 . 통계 학습 . 이미 0의 계수에 대한 차이. 그렇지 않으면 오른쪽에서 …

12 logistic  generalized-linear-model  feature-selection  lasso  convex 

다음 코드가 수행하는 작업을 이해하고 싶습니다. 코드를 작성한 사람은 더 이상 여기서 작동하지 않으며 거의 ​​완전히 문서화되지 않았습니다. " 그것은 베이지안 로지스틱 회귀 모델입니다 " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector of binary responses # X is a design matrix fit <- glm.fit(X,Y, family = binomial(link = …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

나는 한 고등학교에서 학생들이 얻은 상 수를 포함하는 데이터 세트를 받았는데, 여기에서 획득 한 상 수의 예측 변수에는 학생이 등록한 프로그램 유형과 최종 시험 점수가 포함됩니다. 선형 회귀 모델이 왜이 경우에 적합하지 않은지, 왜 포아송 회귀를 사용하는 것이 더 좋은지 말해 줄 수 있을지 궁금합니다. 감사.

12 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  count-data 

수집 한 카운트 데이터의 경우 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델을 작성합니다. glmR 의 함수를 사용 하여이 작업을 수행 합니다 family = "poisson". 가능한 모델을 평가하기 위해 (여러 예측 변수가 있음) AIC를 사용합니다. 여태까지는 그런대로 잘됐다. 이제 교차 유효성 검사를 수행하고 싶습니다. 패키지 의 cv.glm함수를 사용하여 이미이 작업을 수행했습니다 boot. 에서 …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

지수 붕괴를 나타내는 데이터 세트가 있습니다. 지수 함수 를이 데이터 에 맞추고 싶습니다 . 응답 변수를 로그 변환 한 다음 줄에 맞추기 위해 최소 제곱을 사용하려고했습니다. 반응 변수 주위에 로그 링크 함수 및 감마 분포를 갖는 일반화 된 선형 모델을 사용하는 단계; 비선형 최소 제곱을 사용합니다. 두 방법 모두 각 …

12 modeling  generalized-linear-model  least-squares  nonlinear-regression  curve-fitting 

매개 변수가 무엇입니까 start, etastart, mustart에서 GLM () 함수는 ? 나는 문서와 인터넷을 살펴 보았지만 이것이 무엇을 의미하는지 명확한 설명을 찾지 못했습니다. 그것은 체인에 대한 베이지안 "초기 값"과 비슷하지만 R의 glm () 함수가 빈번한 통계이기 때문에 이것이 관련이 있는지 의심 스럽습니다 ...

12 r  generalized-linear-model  starting-values 

정규 링크 함수 지( ⋅ )g(⋅)g(\cdot) 는 지수 패밀리의 자연 매개 변수에서 비롯된 것으로 생각했습니다 . 가정 에프( y, θ , ψ ) = exp{ yθ − b ( θ )a ( ψ )− c ( y, ψ ) }f(y,θ,ψ)=exp⁡{yθ−b(θ)a(ψ)−c(y,ψ)} f(y,\theta,\psi)=\exp\left\{\frac{y\theta-b(\theta)}{a(\psi)}-c(y,\psi)\right\} 다음θ = θ ( μ )θ=θ(μ)\theta=\theta(\mu)정규 링크 기능이다. 가라베르누이 …

12 generalized-linear-model  link-function 

이 질문은 Martijn의 답변 에서 영감을 얻었습니다 . 이항 또는 포아송 모델과 같은 하나의 매개 변수 패밀리에 대해 GLM을 적합하고 그것이 완전 유사성 절차라고 가정합니다 (quasipoisson과 반대). 그런 다음 분산은 평균의 함수입니다. 이항식 : 및 Poisson var [ X ] = E [ X ] .var[X]=E[X]E[1−X]var[X]=E[X]E[1−X]\text{var}[X] = E[X]E[1-X]var[X]=E[X]var[X]=E[X]\text{var}[X] = E[X] …

11 regression  generalized-linear-model  inference  approximation  t-distribution 

두 가지 수중 시각 센서스 방법을 사용할 때 어류 밀도와 어종 풍부도의 차이를 조사하는 연구를 수행하고 있습니다. 내 데이터는 원래 데이터로 계산되었지만 일반적으로 물고기 밀도로 변경되었지만 여전히 Poisson GLM을 사용하기로 결정했습니다. model1 <- glm(g_den ~ method + site + depth, poisson) 3 개의 예측 변수는 입력 할 때 요인으로 주문한 …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

교과서에서 GLM이 5 개의 분포 (즉, 감마, 가우시안, 이항, 역 가우시안 및 포아송)로 설명 된 여러 위치를 식별했습니다. 이것은 또한 R의 패밀리 함수에서 예시됩니다. 때때로 추가 배포가 포함 된 GLM에 대한 언급을 접할 수도 있습니다 ( 예 ). 누군가이 5 가지가 왜 특별하거나 항상 GLM에 있는지 설명 할 수 있습니까? …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

저의 학급, 학부 또는 대학원에서 그 용어에 대해 들어 보지 못했다고 고백해야합니다. 로지스틱 회귀 분석이 베이지안이라는 것은 무엇을 의미합니까? 다음과 비슷한 정규 물류에서 베이지안 물류로의 전환에 대한 설명을 찾고 있습니다. 이것은 선형 회귀 모델의 방정식입니다 : .E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... + \beta_nx_n 이것은 로지스틱 회귀 모델 식이다 …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

나는 R에서 glm 모델을 만들고 테스트 및 교육 그룹을 사용하여 테스트 했으므로 잘 작동한다고 확신합니다. R의 결과는 다음과 같습니다. Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06 3.059 0.00222 ** log(Coeff_B) 8.925e-01 1.023e-02 87.245 < 2e-16 *** log(Coeff_C) -3.978e-01 7.695e-03 -51.689 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared