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,...
J'ai récemment ajusté 4 modèles de régression multiple pour les mêmes données de prédicteur / réponse. Deux des modèles que je correspond à la régression de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2,...
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...
Je comprends que si j'ai deux modèles A et B et A est imbriqué dans B, alors, compte tenu de certaines données, je peux ajuster les paramètres de A et B à l'aide de MLE et appliquer le test de rapport de vraisemblance logarithmique généralisé. En particulier, la distribution du test devrait être...
D'après ce que j'ai lu, entre autres sur le site du groupe de consultation en statistiques de l' UCLA, les tests de rapport de vraisemblance et les tests wald sont assez similaires pour tester si deux modèles glm montrent une différence significative dans l'ajustement pour un ensemble de données...
J'ai un ensemble de données où je teste les différences significatives entre trois populations par rapport à une cinquantaine de variables différentes. Je le fais en utilisant les tests de Kruskal-Wallis, d'une part, et par les tests de rapport de vraisemblance des ajustements du modèle GLM...
J'utilise la glmfitfonction dans MATLAB. La fonction renvoie uniquement la déviance et non la vraisemblance du journal. Je comprends que la déviance est fondamentalement deux fois la différence entre les probabilités logarithmiques des modèles, mais ce que je n'obtiens pas, c'est que je n'utilise...
S'il y a des 0 dans le tableau de contingence et que nous ajustons des modèles imbriqués poisson / loglinear (en utilisant la glmfonction de R ) pour un test de rapport de vraisemblance, devons-nous ajuster les données avant d'ajuster les modèles glm (par exemple, ajouter 1/2 à tous les chefs...
Je travaille actuellement sur la mise en œuvre d'une méthode utilisée dans un article populaire intitulé "Je viens de générer deux millions de régressions". L'idée de base derrière cela est qu'il y a certains cas où il n'est pas évident quels contrôles devraient être inclus dans le modèle. Dans ce...
J'ai des données avec un double pic que j'essaie de modéliser, et il y a suffisamment de chevauchement entre les pics que je ne peux pas les traiter indépendamment. Un histogramme des données pourrait ressembler à ceci: J'ai créé deux modèles pour cela: l'un utilise deux distributions de Poisson,...
Soit et deux variables aléatoires indépendantes avec des pdfs respectifs:XXXYYY f(x;θi)={1θie−x/θi0<x<∞,0<θi<∞0elsewheref(x;θi)={1θie−x/θi0<x<∞,0<θi<∞0elsewheref \left(x;\theta_i \right) =\begin{cases} \frac{1}{\theta_i} e^{-x/ {\theta_i}} \quad...
J'analyse un certain ensemble de données et j'ai besoin de comprendre comment choisir le meilleur modèle qui correspond à mes données. J'utilise R. Un exemple de données dont je dispose est le suivant: corr <- c(0, 0, 10, 50, 70, 100, 100, 100, 90, 100, 100) Ces chiffres correspondent au...
Je suis curieux de savoir comment le package lmerTest dans R, en particulier la fonction "rand", gère les tests d'effets aléatoires. Prenons l'exemple du pdf lmerTest sur CRAN qui utilise l'ensemble de données "carottes" intégré: #import lme4 package and lmerTest package library(lmerTest) #lmer...
J'ai deux variables aléatoires de poisson indépendantes, et , avec et . Je veux tester contre l'alternative .X1X1X_1X2X2X_2X1∼ Pois (λ1)X1∼Pois(λ1)X_1 \sim \text{Pois}(\lambda_1)X2∼ Pois(λ2)X2∼Pois(λ2)X_2 \sim \text{Pois}(\lambda_2)H0:λ1=λ2H0:λ1=λ2H_0:\, \lambda_1 = \lambda_2H1:λ1≠λ2H1:λ1≠λ2H_1:\,...
Je travaille sur un projet où nous observons le comportement sur une tâche (par exemple le temps de réponse) et modélisons ce comportement en fonction de plusieurs variables expérimentalement manipulées ainsi que de plusieurs variables observées (sexe du participant, QI du participant, réponses sur...