Statistiken und Big Data irls

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Zweck der Verknüpfungsfunktion im verallgemeinerten linearen Modell

Was ist der Zweck der Verknüpfungsfunktion als Bestandteil des verallgemeinerten linearen Modells? Warum brauchen wir das? Wikipedia besagt: Es kann zweckmäßig sein, die Domäne der Verknüpfungsfunktion an den Bereich des Mittelwerts der Verteilungsfunktion anzupassen Was ist der Vorteil davon?

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Warum wird Newtons Methode zur Optimierung der logistischen Regression als iterative, neu gewichtete Fehlerquadrate bezeichnet?

Warum wird Newtons Methode zur Optimierung der logistischen Regression als iterative, neu gewichtete Fehlerquadrate bezeichnet? Es scheint mir nicht klar zu sein, weil logistischer Verlust und Verlust der kleinsten Quadrate völlig verschiedene Dinge sind.

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Definition und Konvergenz iterativ neu gewichteter kleinster Quadrate

Ich habe iterativ die kleinsten Quadrate (IRLS) neu gewichtet, um Funktionen der folgenden Form zu minimieren: J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) Dabei ist die Anzahl der Instanzen von , die robuste Schätzung, die ich möchte, und ist eine geeignete robuste Straffunktion. Nehmen wir an, es ist …

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Können Sie eine einfache intuitive Erklärung der IRLS-Methode zum Ermitteln der MLE eines GLM geben?

Hintergrund: Ich versuche, Princetons Überprüfung der MLE-Schätzung für GLM zu folgen . Verstehe ich die Grundlagen der MLE Schätzung: likelihood, score, beobachteten und erwarteten Fisher informationund die Fisher scoringTechnik. Und ich weiß, wie man eine einfache lineare Regression mit einer MLE-Schätzung rechtfertigt . Die Frage: Ich kann nicht einmal die …

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Standardalgorithmen für die hierarchische lineare Regression?

Gibt es Standardalgorithmen (im Gegensatz zu Programmen) für die hierarchische lineare Regression? Machen die Leute normalerweise nur MCMC oder gibt es spezialisiertere, vielleicht teilweise geschlossene Algorithmen?

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Was sind einige Gründe, warum iterativ neu gewichtete kleinste Quadrate nicht konvergieren würden, wenn sie für die logistische Regression verwendet werden?

Ich habe die Funktion glm.fit in R verwendet, um Parameter an ein logistisches Regressionsmodell anzupassen. Standardmäßig verwendet glm.fit iterativ neu gewichtete kleinste Quadrate, um die Parameter anzupassen. Was sind einige Gründe, warum dieser Algorithmus bei Verwendung für die logistische Regression nicht konvergieren würde?

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Als «irls» getaggte Fragen