Als «generalized-linear-model» getaggte Fragen

Eine Verallgemeinerung der linearen Regression, die nichtlineare Beziehungen über eine "Verknüpfungsfunktion" ermöglicht und die Varianz der Antwort vom vorhergesagten Wert abhängt. (Nicht zu verwechseln mit dem "allgemeinen linearen Modell", das das gewöhnliche lineare Modell auf die allgemeine Kovarianzstruktur und die multivariate Antwort erweitert.)

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Was ist der Unterschied zwischen GLM und GEE?
Was ist der Unterschied zwischen einem GLM-Modell (logistische Regression) mit einer binären Antwortvariablen, die Subjekt und Zeit als Kovariaten enthält, und dem analogen GEE-Modell, das die Korrelation zwischen Messungen zu mehreren Zeitpunkten berücksichtigt? Mein GLM sieht aus wie: Y(binary) ~ A + B1X1(subject id) + B2X2(time) + B3X3(interesting continuous covariate) …
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Müssen Nullzählungen für einen Likelihood-Ratio-Test von Poisson / Loglinear-Modellen angepasst werden?
Wenn die Kontingenztabelle Nullen enthält und wir verschachtelte Poisson / Loglinear-Modelle (unter Verwendung der R- glmFunktion) für einen Likelihood-Ratio-Test anpassen, müssen wir die Daten vor dem Anpassen der glm-Modelle anpassen (z. B. 1/2 zu allen hinzufügen) die zählt)? Natürlich können einige Parameter nicht ohne Anpassung geschätzt werden, aber wie wirkt …
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Gibt es eine einfache Möglichkeit, zwei glm-Modelle in R zu kombinieren?
Ich habe zwei logistische Regressionsmodelle in R erstellt mit glm(). Beide verwenden dieselben Variablen, wurden jedoch mit unterschiedlichen Teilmengen einer Matrix erstellt. Gibt es eine einfache Möglichkeit, ein Durchschnittsmodell zu erhalten, das die Mittelwerte der Koeffizienten angibt, und dieses dann mit der Funktion Predict () zu verwenden? [Entschuldigung, wenn diese …
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Schätzungen zufälliger Effekte im Binomialmodell (lme4)
Ich simuliere Bernoulli-Versuche mit einem zufälligen zwischen Gruppen und passe dann das entsprechende Modell mit an das Paket:logitθ ∼ N.( logitθ0, 12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit <- …
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Wie werden Hauptkomponenten als Prädiktoren in GLM verwendet?
Wie würde ich die Ausgabe einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) in einem verallgemeinerten linearen Modell (GLM) verwenden, vorausgesetzt, die PCA wird für die Variablenauswahl für das GLM verwendet? Erläuterung: Ich möchte PCA verwenden, um die Verwendung korrelierter Variablen im GLM zu vermeiden. PCA gibt mir jedoch Ausgaben wie .2*variable1+.5*variable3usw. Ich bin es …
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Finden Sie die Gleichung aus der verallgemeinerten linearen Modellausgabe
Angenommen, ich generiere die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses basierend auf einem bestimmten Faktor und zeichne die Kurve dieses Ergebnisses. Gibt es eine Möglichkeit, die Gleichung für diese Kurve aus R zu extrahieren? > mod = glm(winner~our_bid, data=mydat, family=binomial(link="logit")) > summary(mod) Call: glm(formula = winner ~ our_bid, family = binomial(link = "logit"), …
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Die Identitätsverknüpfungsfunktion berücksichtigt nicht die Domäne der Gamma-Familie?
Ich verwende ein Gamma Generalized Linear Model (GLM) mit einem Identitätslink. Die unabhängige Variable ist die Vergütung einer bestimmten Gruppe. Die Zusammenfassung der Python-Statistikmodelle gibt mir eine Warnung zu der Identitätsverknüpfungsfunktion ( "DomainWarning: Die Identitätsverknüpfungsfunktion berücksichtigt nicht die Domäne der Gamma-Familie." ), Die ich nicht verstehe und bei der ich …
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Wann sollte GLM anstelle von LM verwendet werden?
Wann sollte ein verallgemeinertes lineares Modell gegenüber einem linearen Modell verwendet werden? Ich weiß, dass das verallgemeinerte lineare Modell zum Beispiel zulässt, dass die Fehler eine andere Verteilung als normal haben, aber warum befasst man sich mit der Verteilung der Fehler? Zum Beispiel, warum sind verschiedene Fehlerverteilungen nützlich?
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Können Gewichte und Versatz zu ähnlichen Ergebnissen bei der Poisson-Regression führen?
In "A Practioner's Guide to Generalized Linear Models" in Absatz 1.83 heißt es: "Im speziellen Fall eines multiplikativen Poisson-GLM kann gezeigt werden, dass die Modellierungsanspruchszahlen mit einem Versatzterm gleich dem Logarithmus der Exposition zu identischen Ergebnissen führen wie die Modellierungsanspruchshäufigkeiten mit vorherigen Gewichten, die gleich der Exposition jeder Beobachtung eingestellt …
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Testen Sie das logistische Regressionsmodell unter Verwendung von Restabweichungen und Freiheitsgraden
Ich habe diese Seite auf Princeton.edu gelesen . Sie führen eine logistische Regression durch (mit R). Irgendwann berechnen sie die Wahrscheinlichkeit, eine Restabweichung zu erhalten, die höher ist als diejenige, die sie bei einer Verteilung mit Freiheitsgraden erhalten haben, die den Freiheitsgraden des Modells entsprechen. Kopieren-Einfügen von ihrer Website ...χ2χ2\chi^2 …
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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 …
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