Statistiken und Big Data gamlss

1

Welche diagnostischen Diagramme gibt es für die Quantilregression?

Nach meiner Frage an OLS frage ich mich: Welche diagnostischen Diagramme gibt es für die Quantilregression? (Und gibt es R Implementierung von ihnen?) Bei einer schnellen Google-Suche wurde bereits das Wurmdiagramm gefunden (von dem ich noch nie gehört habe), und ich würde mich über weitere Methoden freuen, die Sie kennen …

25 r regression diagnostic quantile-regression gamlss

3

Regressionsmodellierung mit ungleicher Varianz

Ich würde gerne ein lineares Modell (lm) verwenden, bei dem die Varianz der Residuen eindeutig von der erklärenden Variablen abhängt. Die Art und Weise, wie ich dies weiß, besteht darin, glm mit der Gamma-Familie zu verwenden, um die Varianz zu modellieren, und diese dann in die Gewichte der lm-Funktion umzuwandeln …

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

2

Parametrische Modellierung der Varianz von Zähldaten

Ich möchte einige Daten modellieren, bin mir jedoch nicht sicher, welchen Modelltyp ich verwenden kann. Ich habe Zähldaten und möchte ein Modell, das parametrische Schätzungen sowohl des Mittelwerts als auch der Varianz der Daten liefert. Das heißt, ich habe verschiedene Vorhersagefaktoren und möchte feststellen, ob einer von ihnen die Varianz …

12 variance modeling count-data overdispersion gamlss

1

Konvertieren Sie den SAS NLMIXED-Code für die Gamma-Regression ohne Inflation in R.

Ich versuche, eine Null-Inflations-Regression für eine kontinuierliche Antwortvariable in R auszuführen. Mir ist eine Gamlss-Implementierung bekannt, aber ich möchte diesen Algorithmus von Dale McLerran wirklich ausprobieren, der konzeptionell etwas einfacher ist. Leider ist der Code in SAS und ich bin nicht sicher, wie ich ihn für so etwas wie nlme …

11 r sas gamlss

1

Signifikanz von (GAM) Regressionskoeffizienten, wenn die Modellwahrscheinlichkeit nicht signifikant höher als Null ist

Ich führe eine GAM-basierte Regression mit dem R-Paket gamlss durch und gehe von einer Null- Inflations -Beta-Verteilung der Daten aus. Ich habe nur eine einzige erklärende Variable in meinem Modell, also ist es im Grunde : mymodel = gamlss(response ~ input, family=BEZI). Der Algorithmus gibt mir den Koeffizienten für den …

10 nonlinear-regression gamlss machine-learning svm

2

Simulieren Sie lineare Regression mit Heteroskedastizität

Ich versuche, einen Datensatz zu simulieren, der mit meinen empirischen Daten übereinstimmt, bin mir jedoch nicht sicher, wie ich die Fehler in den Originaldaten abschätzen soll. Die empirischen Daten beinhalten Heteroskedastizität, aber ich bin nicht daran interessiert, sie weg zu transformieren, sondern ein lineares Modell mit einem Fehlerterm zu verwenden, …

9 r simulation heteroscedasticity gamlss dglm

1

Vorhersageintervall für einen zukünftigen Anteil der Erfolge unter Binomialeinstellung

Angenommen, ich passe eine Binomialregression an und erhalte die Punktschätzungen und die Varianz-Kovarianz-Matrix der Regressionskoeffizienten. Dadurch kann ich ein CI für den erwarteten Anteil der Erfolge in einem zukünftigen Experiment erhalten, , aber ich benötige ein CI für den beobachteten Anteil. Es wurden einige verwandte Antworten veröffentlicht, darunter Simulation (nehme …

9 confidence-interval binomial beta-binomial beta-regression gamlss

3

fit GLM für weibliche Familie [geschlossen]

Geschlossen. Diese Frage ist nicht zum Thema . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so dass es beim Thema für Kreuz Validated. Geschlossen vor 12 Monaten . Ich versuche, ein verallgemeinertes lineares Modell für die weibliche Familie anzupassen, aber wenn ich es …

8 r generalized-linear-model survival gamlss

Als «gamlss» getaggte Fragen