J'ai quelques données en [0,1] que je voudrais analyser avec une régression bêta. Bien sûr, quelque chose doit être fait pour s'adapter aux valeurs 0,1. Je n'aime pas modifier les données pour les adapter à un modèle. Je ne pense pas non plus que l'inflation zéro et 1 soit une bonne idée car je...
J'ai besoin de conseils concernant deux dilemmes principaux dans ma recherche, qui est une étude de cas de 3 grands produits pharmaceutiques et de l'innovation. Le nombre de brevets par an est la variable dépendante. Mes questions sont Quels sont les critères les plus importants pour un bon modèle?...
J'ai un tracé des valeurs résiduelles d'un modèle linéaire en fonction des valeurs ajustées où l'hétéroscédasticité est très claire. Cependant, je ne sais pas comment je dois procéder maintenant, car pour autant que je sache, cette hétéroscédasticité rend mon modèle linéaire invalide. (Est-ce...
J'ai un tableau de données T1, qui contient près d'un millier de variables (V1) et environ 200 millions de points de données. Les données sont rares et la plupart des entrées sont NA. Chaque point de données a un identifiant et une paire de dates uniques pour se distinguer les uns des autres. J'ai...
Cela semble si élémentaire, mais je suis toujours coincé à ce stade… La plupart des données que je traite ne sont pas normales et la plupart des analyses sont basées sur une structure GLM. Pour mon analyse actuelle, j'ai une variable de réponse qui est la "vitesse de marche" (mètres / minute). Il...
Bonjour, j'ai deux problèmes qui sonnent comme des candidats naturels pour les modèles multiniveaux / mixtes, que je n'ai jamais utilisés. La plus simple et que j'espère essayer en introduction est la suivante: les données ressemblent à de nombreuses lignes du formulaire x y innergroup outergroup...
Presque tout ce que j'ai lu sur la régression linéaire et GLM se résume à ceci: où est une fonction non croissante ou non décroissante de et est le paramètre que vous estimer et tester des hypothèses sur. Il existe des dizaines de fonctions de liaison et de transformations de et pour faire de une...
Deux questions connexes de moi. J'ai un cadre de données qui contient le nombre de patients dans une colonne (plage de 10 à 17 patients) et 0 et 1 indiquant si un incident s'est produit ce jour-là. J'utilise un modèle binomial pour régresser la probabilité d'incident sur le nombre de patients....
Je recherche un livre d'introduction au niveau intermédiaire sur les modèles linéaires généralisés. Idéalement, en plus de la théorie derrière les modèles, je voudrais qu'il inclue des applications et des exemples en R ou dans un autre langage de programmation - j'entends que SAS est également un...
Certains d'entre vous ont peut-être lu ce bel article: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Ne pas enregistrer les données de comptage par transformation. Méthodes en écologie et évolution 1: 118-122. Klick . Dans mon domaine de recherche (écotoxicologie), nous avons affaire à des expériences mal reproduites...
En pratique, l'utilisation d'un test T standard pour vérifier la signification d'un coefficient de régression linéaire est une pratique courante. La mécanique du calcul a du sens pour moi. Pourquoi la distribution T peut-elle être utilisée pour modéliser la statistique de test standard utilisée...
Lorsque vous faites un GLM et que vous obtenez l'erreur "non défini en raison des singularités" dans la sortie anova, comment peut-on contrer cette erreur? Certains ont suggéré que cela est dû à la colinéarité entre les covariables ou que l'un des niveaux n'est pas présent dans l'ensemble de...
Nous travaillons avec quelques régressions logistiques et nous avons réalisé que la probabilité moyenne estimée est toujours égale à la proportion de celles de l'échantillon; c'est-à-dire que la moyenne des valeurs ajustées est égale à la moyenne de l'échantillon. Quelqu'un peut-il m'expliquer la...
Je suis vraiment stupéfait par le fait que le GLM de Poisson accepte les nombres non entiers! Regardez: Données (contenu de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...
J'ai des données de densité de poisson que j'essaie de comparer entre plusieurs techniques de collecte différentes, les données ont beaucoup de zéros et l'histogramme semble approprié pour une distribution de poisson, sauf que, comme densités, ce ne sont pas des données entières. Je suis...
Question simple: comment spécifier une distribution log-normale dans l'argument de la famille GLM dans R? Je n'ai pas pu trouver comment cela pourrait être réalisé. Pourquoi la lognormale (ou exponentielle) n'est-elle pas une option dans l'argument familial? Quelque part dans les archives R, j'ai...
On peut effectuer une régression logit dans R en utilisant un tel code: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Il semble que l'algorithme...
J'ai formé un modèle de régression linéaire, en utilisant un ensemble de variables / fonctionnalités. Et le modèle a de bonnes performances. Cependant, j'ai réalisé qu'il n'y a pas de variable avec une bonne corrélation avec la variable prédite. Comment est-ce
La régression bêta (c'est-à-dire GLM avec distribution bêta et généralement la fonction de lien logit) est souvent recommandée pour traiter la réponse aka variable dépendante prenant des valeurs comprises entre 0 et 1, telles que les fractions, les ratios ou les probabilités: régression pour un...
Considérez le modèle linéaire simple: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon où et , et contient une colonne des constantes.ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2)X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p}p≥2p≥2p\geq2XXX Ma question est, étant...