Preguntas etiquetadas con generalized-linear-model

Estoy realizando un modelo lineal generalizado, donde tengo que especificar una familia diferente de la normal. ¿Cuál es la distribución esperada de los residuos? Por ejemplo, ¿deberían distribuirse los residuos normalmente?

12 generalized-linear-model  residuals  normality-assumption 

Dado el mismo conjunto de covariables y familia de distribución, ¿cómo puedo comparar modelos con diferentes funciones de enlace? Creo que la respuesta correcta aquí es "AIC / BIC", pero no estoy 100% seguro. ¿Es posible tener modelos anidados si tienen un enlace diferente?

12 generalized-linear-model  aic  link-function 

He programado una regresión logística usando el algoritmo IRLS . Me gustaría aplicar una penalización LASSO para seleccionar automáticamente las funciones correctas. En cada iteración, se resuelve lo siguiente: (XTWX)δβ^=XT(y−p)(XTWX)δβ^=XT(y−p)\mathbf{\left(X^TWX\right) \delta\hat\beta=X^T\left(y-p\right)} Sea λλ\lambda un número real no negativo. No estoy penalizando la intercepción como se sugiere en The Elements of. …

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

Intento aprender algo de Python y Sklearn, pero para mi trabajo necesito ejecutar regresiones que utilicen distribuciones de error de las familias Poisson, Gamma y especialmente Tweedie. No veo nada en la documentación sobre ellos, pero están en varias partes de la distribución R, por lo que me preguntaba si …

12 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

Tenemos datos con un resultado binario y algunas covariables. Usé regresión logística para modelar los datos. Solo un simple análisis, nada extraordinario. Se supone que el resultado final es una curva de dosis-respuesta donde mostramos cómo cambia la probabilidad para una covariable específica. Algo como esto: Recibimos algunas críticas de …

12 regression  logistic  generalized-linear-model  binary-data 

Me gustaría entender qué está haciendo el siguiente código. La persona que escribió el código ya no funciona aquí y está casi completamente indocumentado. Me pidieron que lo investigara alguien que piensa " es un modelo de regresión logística bayesiano " bglm <- function(Y,X) { # Y is a vector …

12 r  logistic  bayesian  generalized-linear-model 

Me dieron un conjunto de datos que contiene la cantidad de premios ganados por los estudiantes en una escuela secundaria donde los predictores de la cantidad de premios ganados incluyen el tipo de programa en el que el estudiante se inscribió y la puntuación en su examen final de matemáticas. …

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

Tengo un conjunto de datos que representa la disminución exponencial. Me gustaría ajustar una función exponencial a estos datos. He intentado iniciar sesión transformando la variable de respuesta y luego usando mínimos cuadrados para ajustar una línea; usando un modelo lineal generalizado con una función de enlace de registro y …

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

¿Cuáles son los parámetros start, etastart, mustarten la función de GLM () ? He estado buscando en los documentos e Internet, pero no he encontrado una explicación clara de lo que esto significa. Se parece a los "valores iniciales" bayesianos para las cadenas, pero dudo que esto esté relacionado, ya …

12 r  generalized-linear-model  starting-values 

Pensé que la función de enlace canónico proviene del parámetro natural de la familia exponencial. Digamos, considere la familia then \ theta = \ theta (\ mu) es la función de enlace canónico. Tome la distribución de Bernoulli como ejemplo, tenemos P (Y = y) = \ mu ^ {y} …

12 generalized-linear-model  link-function 

Esta pregunta está inspirada en la respuesta de Martijn aquí . 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] A diferencia de la regresión lineal cuando los residuos se distribuyen normalmente, no se conoce la distribución de muestreo exacta …

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

Estoy llevando a cabo una investigación para observar las diferencias en la densidad de peces y la riqueza de especies de peces cuando utilizo dos métodos diferentes de censo visual subacuático. Mis datos originalmente eran datos de conteo, pero luego esto normalmente se cambia a la densidad de peces, pero …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

Debo confesar que anteriormente no había oído hablar de ese término en ninguna de mis clases, licenciatura o posgrado. ¿Qué significa que una regresión logística sea bayesiana? Estoy buscando una explicación con una transición de logística regular a logística bayesiana similar a la siguiente: Esta es la ecuación en el …

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

Identifiqué varios lugares en los libros de texto donde el GLM se describe con 5 distribuciones (a saber, gamma, gaussiano, binomial, gaussiano inverso y Poisson). Esto también se ejemplifica en la función familiar en R. Ocasionalmente me encuentro con referencias al GLM donde se incluyen distribuciones adicionales ( ejemplo ). …

11 r  probability  distributions  generalized-linear-model 

He construido un modelo glm en R y lo he probado usando un grupo de prueba y entrenamiento, así que estoy seguro de que funciona bien. Los resultados de R son: 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 …

11 r  generalized-linear-model  chi-squared