Les données sur la proportion, le rapport et le pourcentage sont très courantes en écologie (par exemple,% de fleurs pollinisées, sex-ratio mâle: femelle,% de mortalité en réponse à un traitement,% de feuilles mangées par un herbivore). Un article a été récemment publié par des statisticiens...
La régression logistique binomiale a des asymptotes supérieures et inférieures de 1 et 0 respectivement. Cependant, les données de précision (à titre d'exemple) peuvent avoir des asymptotes supérieures et inférieures très différentes de 1 et / ou 0. Je peux voir trois solutions potentielles à cela:...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
De Wikipédia Le modèle linéaire général (GLM) est un modèle linéaire statistique. Il peut être écrit comme 1 où est une matrice avec une série de mesures multivariées, est une matrice qui pourrait être une matrice de conception , est une matrice contenant des paramètres qui sont généralement à...
Ma question générale est: pourquoi utiliser à la bayesglmplace d'autres méthodes de classification? Remarque: Je ne m'intéresse qu'à la prédiction. J'ai une quantité décente de données (~ 100 000 obs.). J'ai l'impression que la taille de l'échantillon est suffisamment grande pour que les paramètres...
J'essaie de trouver un modèle en utilisant la régression binomiale négative (GLM binomial négatif). J'ai une taille d'échantillon relativement petite (supérieure à 300) et les données ne sont pas mises à l'échelle. J'ai remarqué qu'il existe deux façons de mesurer la qualité de l'ajustement - l'une...
Existe-t-il de toute façon que je peux exécuter LASSO avec une régression binomiale négative sur R? J'effectue une régression binomiale négative sur mon ensemble de données car les données sont trop dispersées pour imposer une régression de poisson. Pendant ce temps, je suis également confronté à...
J'ai le modèle linéaire généralisé suivant. L'objet glmDVest modélisé comme une proportion de succès sur le total des essais. Les objets x_isont des variables continues. À quoi cela ressemble-t-il en notation mathématique? winp.glm = glm(glmDV ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7, data=myData,...
Je recherche une mesure appropriée de la "variance expliquée" d'un GLM de Poisson (en utilisant une fonction log-link). J'ai trouvé un certain nombre de ressources différentes (à la fois sur ce site et ailleurs) qui discutent d'un certain nombre de différentes mesures pseudo- , mais presque tous...
Je voudrais spécifier un modèle de régression logistique où j'ai la relation suivante: E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Yi|Xi]=f(βxi1+β2xi2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) où est la fonction logit inverse.fff Existe-t-il un moyen "rapide" de le faire avec des fonctions R préexistantes ou...
J'ai utilisé la fonction glm.fit dans R pour ajuster les paramètres à un modèle de régression logistique. Par défaut, glm.fit utilise des moindres carrés itérativement repondérés pour ajuster les paramètres. Quelles sont les raisons pour lesquelles cet algorithme ne parviendrait pas à converger,...
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008,...
Je veux adapter un modèle linéaire de R avec family=binomial(link="identity"), cependant, la famille binomiale n'a pas de lien d'identité. Que devrais-je
Ici, j'étudie des modèles linéaires généralisés. Je sais que cette question est assez naïve et simple, mais je ne sais pas exactement pourquoi la fonction canonique de lien est si utile. Quelqu'un pourrait-il me donner une intuition sur ce
Pourquoi un GLM prédit-il la moyenne et non le mode d'un signal? Cela ne contredit-il pas le fondement même du GLM, c'est-à-dire le maximum de vraisemblance? Les équations à résoudre pour les paramètres du modèle dans un GLM sont basées sur la maximisation de la vraisemblance comme décrit par la...
J'ai une régression logistique binaire avec un seul prédicteur à facteur fixe binaire. La raison pour laquelle je ne le fais pas en tant que chi carré ou test exact de Fisher est que j'ai également un certain nombre de facteurs aléatoires (il y a plusieurs points de données par individu et les...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé l'année dernière . J'essaie d'adapter le modèle linéaire généralisé pour la famille...
Permettez-moi d'abord de donner quelques informations; Je résumerai mes questions à la fin. La distribution bêta, paramétrée par sa moyenne et , a , où est la fonction de variance.μμ\muϕϕ\phiVar(Y)=V(μ)/(ϕ+1)Var(Y)=V(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) =
Considérez la régression binomiale suivante: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) La summaryfonction renvoie une valeur de p de 1.03e-05....
Je lisais cette page sur Princeton.edu . Ils effectuent une régression logistique (avec R). À un moment donné, ils calculent la probabilité d'obtenir une déviance résiduelle supérieure à celle qu'ils ont obtenue sur une avec des degrés de liberté égaux aux degrés de liberté du modèle. Copier-coller...