Preguntas etiquetadas con generalized-linear-model

En mi campo, la forma habitual de graficar datos emparejados es como una serie de segmentos de línea delgada y delgada, superpuestos con la mediana y el IC de la mediana para los dos grupos: Sin embargo, este tipo de gráfico se vuelve mucho más difícil de leer a medida …

9 generalized-linear-model  data-visualization  modeling  interpretation  paired-data 

El siguiente modelo logístico multinivel con una variable explicativa en el nivel 1 (nivel individual) y una variable explicativa en el nivel 2 (nivel grupal): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

Estoy tratando de ayudar a un estudiante de un colega. El estudiante observó y contó el comportamiento de las aves (número de llamadas) en una configuración experimental. No se pudo determinar el número de llamadas atribuibles a un ave observada específica durante cada experimento, pero fue posible contar el número …

9 generalized-linear-model  count-data  offset 

Tengo datos del siguiente diseño experimental: mis observaciones son recuentos del número de éxitos ( K) del número correspondiente de ensayos ( N), medidos para dos grupos, cada uno compuesto de Iindividuos, de Ttratamientos, donde en cada combinación de factores hay Rréplicas . Por lo tanto, en total tengo 2 …

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

Tengo un conjunto de datos de alrededor de 5000 características. Para esos datos, utilicé por primera vez la prueba Chi Square para la selección de funciones; después de eso, obtuve alrededor de 1500 variables que mostraron una relación significativa con la variable de respuesta. Ahora necesito ajustar la regresión logística …

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

Por defecto, cuando usamos una glmfunción en R, usa el método de mínimos cuadrados reponderados iterativamente (IWLS) para encontrar la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros. Ahora tengo dos preguntas. ¿Las estimaciones de IWLS garantizan el máximo global de la función de probabilidad? Basado en la última diapositiva de …

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

Tengo estos datos: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Corrí una regresión de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Y una regresión binomial negativa: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Luego calculé las estadísticas …

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

En la página 232 de "Un compañero de R para la regresión aplicada", Fox y Weisberg observan Solo la familia gaussiana tiene una varianza constante, y en todos los demás GLM la varianza condicional de y en depende de μ ( x )XX\bf{x}μ ( x )μ(X)\mu(x) Anteriormente, observaron que la …

9 logistic  generalized-linear-model 

Obtengo coeficientes enormes durante la regresión logística, vea coeficientes con 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 …

9 regression  logistic  generalized-linear-model  separation 

Tengo una pregunta sobre la interpretación de los coeficientes de una interacción entre variable continua y categórica. Aquí está mi modelo: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 21.4836 2.0698 10.380 < 2e-16 *** lg_hag 8.5691 3.7688 2.274 0.02334 * raceblack -8.4715 1.7482 -4.846 1.61e-06 *** racemexican …

9 categorical-data  generalized-linear-model  interaction  interpretation 

Con datos continuos, una regresión lineal Y=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+u supone que el término de error se distribuye N (0, σ2σ2\sigma^2 ) 1) ¿Asumimos que Var (Y | x) es igualmente ~ N (0, σ2σ2\sigma^2 )? 2) ¿Cuál es esta distribución de errores en regresión logística? Cuando los datos están en forma de …

9 logistic  generalized-linear-model 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . El siguiente código PredictNew <- predict (glm.fit, newdata = Predict, X1 =X1, Y1= Y1, type = …

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

Actualmente estoy trabajando en una serie de modelos de series de tiempo de Poisson tratando de estimar el efecto de un cambio en la forma en que se obtuvieron los recuentos (cambio de una prueba de diagnóstico a otra) mientras se controlan otras tendencias a lo largo del tiempo (digamos …

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

Estoy leyendo A. Agresti (2007), Introducción al análisis de datos categóricos , 2do. edición, y no estoy seguro si entiendo este párrafo (p.106, 4.2.1) correctamente (aunque debería ser fácil): En la Tabla 3.1 sobre ronquidos y enfermedades cardíacas en el capítulo anterior, 254 sujetos informaron ronquidos todas las noches, de …

9 r  generalized-linear-model  logistic 

Sé que esta es probablemente una pregunta básica ... Pero parece que no encuentro la respuesta. Estoy adaptando un GLM con una familia de Poisson, y luego intenté echar un vistazo a las predicciones, sin embargo, el desplazamiento parece tenerse en cuenta: 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") …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset