Pour les données de comptage que j'ai collectées, j'utilise la régression de Poisson pour construire des modèles. Je le fais en utilisant la glmfonction dans R, où j'utilise family = "poisson". Pour évaluer les modèles possibles (j'ai plusieurs prédicteurs) j'utilise l'AIC. Jusqu'ici tout va bien....
Quelle est la signification de t valueet Pr(>|t|)lors de l'utilisation de la summary()fonction sur le modèle de régression linéaire dans R? Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 10.1595 1.3603 7.469 1.11e-13 *** log(var) 0.3422 0.1597 2.143 0.0322 *...
Je dois avouer que je n'avais jamais entendu parler de ce terme dans aucune de mes classes, de premier cycle ou de cycle supérieur. Que signifie qu'une régression logistique soit bayésienne? Je cherche une explication avec une transition de la logistique régulière à la logistique bayésienne...
J'ai identifié plusieurs endroits dans les manuels où le GLM est décrit avec 5 distributions (à savoir, Gamma, gaussienne, binomiale, gaussienne inverse et Poisson). Ceci est également illustré dans la fonction familiale dans R. Parfois, je rencontre des références au GLM où des distributions...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Je reproduis un exemple de modèles généralisés, linéaires et mixtes . Mon MWE est ci-dessous: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates,...
Dans GLM, en supposant un scalaire et θ pour la distribution sous-jacente avec pdf f Y ( y | θ , τ ) = h ( y , τ ) exp ( θ y - A ( θ )OuiYYθθ\theta On peut montrer queμ=E(Y)=A′(θ). Si la fonction de lieng(⋅)satisfait à ce qui suit,g(μ)=θ=X′βoùX′βest le prédicteur linéaire, alorsg(⋅)est appelée la...
Je suis relativement nouveau dans R et j'essaie d'adapter un modèle à des données qui se composent d'une colonne catégorielle et d'une colonne numérique (entière). La variable dépendante est un nombre continu. Les données ont le format suivant: predCateg, predIntNum, ResponseVar Les données...
J'ai 100 000 observations (9 variables indicatrices factices) avec 1000 positifs. La régression logistique devrait bien fonctionner dans ce cas, mais la probabilité de coupure me laisse perplexe. Dans la littérature courante, nous choisissons un seuil de 50% pour prédire les 1 et les 0. Je ne peux...
J'essaie de lancer un modèle pour estimer dans quelle mesure les maladies catastrophiques telles que la tuberculose, le sida, etc. affectent les dépenses d'hospitalisation. J'ai "par coût d'hospitalisation" comme variable dépendante et divers marqueurs individuels comme variables indépendantes, qui...
Quelle est la différence statistique entre une régression linéaire dans R avec l' formulaensemble à la y ~ x + 0place de y ~ x? Comment interpréter ces deux résultats
Je viens d'être présenté à la distribution Tweedie (voir ceci ou cela ) mais j'ai du mal à trouver quelle est la fonction de lien pour un modèle linéaire généralisé Tweedie.
J'essaie de modéliser les intensités moyennes des parasites affectant un hôte dans R en utilisant un modèle binomial négatif. Je reçois toujours 50 avertissements ou plus qui disent: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Comment puis-je gérer cela? Mon code ressemble à ceci:...
Je lance un glmm avec une variable de réponse binomiale et un prédicteur catégorique. L'effet aléatoire est donné par le plan imbriqué utilisé pour la collecte de données. Les données ressemblent à ceci: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection...
J'ai une question concernant l'utilisation ou non d'un décalage. Supposons un modèle très simple, où vous voulez décrire le nombre (global) de buts au hockey. Vous avez donc des buts, un nombre de parties jouées et une variable factice "attaquant" qui est égale à 1 si le joueur est attaquant et 0...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
J'ai une question sur l'interprétation des coefficients d'une interaction entre variable continue et variable catégorielle. voici mon modèle: model_glm3=glm(cog~lg_hag+race+pdg+sex+as.factor(educa)+(lg_hag:as.factor(educa)), data=base_708) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)...
Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la...
Dans le code suivant, j'effectue une régression logistique sur des données groupées en utilisant glm et "à la main" en utilisant mle2. Pourquoi la fonction logLik dans R me donne-t-elle une vraisemblance logLik (fit.glm) = - 2,336 différente de celle logLik (fit.ml) = - 5,514 que je reçois à la...
J'essaie simplement de recalculer avec dnorm () la log-vraisemblance fournie par la fonction logLik à partir d'un modèle lm (dans R). Cela fonctionne (presque parfaitement) pour un grand nombre de données (par exemple n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 +...