Je suis vraiment confus quant à la différence de sens concernant le contexte de régression linéaire des termes suivants: Statistique F R au carré Erreur standard résiduelle J'ai trouvé cette webstie qui m'a donné un bon aperçu des différents termes impliqués dans la régression linéaire, mais les...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 5 ans . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data...
Une question embarrassante simple - mais il semble qu'elle n'a pas été posée sur Cross Validated avant: Quelle est la définition d'un modèle de régression? Aussi une question de support, Qu'est-ce qui n'est pas un modèle de régression? En ce qui concerne ce dernier, je suis intéressé par des...
Le titre dit tout, et je suis confus. Ce qui suit exécute une mesure répétée aov () dans R, et exécute ce que je pensais être un appel lm () équivalent, mais ils renvoient des résidus d'erreur différents (bien que les sommes des carrés soient les mêmes). Il est clair que les valeurs résiduelles et...
Une question probablement très basique sur l'ANOVA multifactorielle. Supposons une conception bidirectionnelle dans laquelle nous testons à la fois les effets principaux A, B et l'interaction A: B. Lors du test de l'effet principal pour A avec le type I SS, l'effet SS est calculé comme la...
Je révise un document sur la pollinisation, où les données sont distribuées de façon binomiale (le fruit mûrit ou non). J'ai donc utilisé glmerun effet aléatoire (plante individuelle) et un effet fixe (traitement). Un critique veut savoir si la plante a eu un effet sur la nouaison - mais j'ai du...
Les graphiques ci-dessous sont des diagrammes de dispersion résiduels d'un test de régression pour lesquels les hypothèses de "normalité", "homoscédasticité" et "indépendance" ont déjà été vérifiées à coup sûr! Pour tester l' hypothèse de «linéarité» , bien que, en regardant les graphiques, on...
Dans R, il existe trois méthodes pour formater les données d'entrée pour une régression logistique à l'aide de la glmfonction: Les données peuvent être dans un format "binaire" pour chaque observation (par exemple, y = 0 ou 1 pour chaque observation); Les données peuvent être au format...
D'après mes résultats, il apparaît que GLM Gamma répond à la plupart des hypothèses, mais est-ce une amélioration intéressante par rapport au LM transformé en log? La plupart de la littérature que j'ai trouvée traite des GLM de Poisson ou binomiaux. J'ai trouvé l'article ÉVALUATION DES HYPOTHÈSES...
Si une variable de facteur (par exemple, le sexe avec les niveaux M et F) est utilisée dans la formule glm, des variables fictives sont créées et peuvent être trouvées dans le résumé du modèle glm avec leurs coefficients associés (par exemple, genderM) Si, au lieu de compter sur R pour diviser le...
Je recherche des conseils et des commentaires qui traitent de l'analyse des ratios et des taux. Dans le domaine dans lequel je travaille l'analyse des ratios en particulier est très répandue mais j'ai lu quelques articles qui suggèrent que cela peut être problématique, je pense à: Kronmal, Richard...
J'ai discuté avec plusieurs membres du laboratoire de celui-ci, et nous sommes allés à plusieurs sources mais n'avons toujours pas tout à fait la réponse: Quand on dit qu'un GLM a une famille de poisson , disons-nous parler de la distribution des résidus ou de la variable de réponse? Points de...
Pour autant que je sache, la différence entre le modèle logistique et le modèle de réponse fractionnaire (frm) est que la variable dépendante (Y) dans laquelle frm est [0,1], mais la logistique est {0, 1}. De plus, frm utilise l'estimateur de quasi-vraisemblance pour déterminer ses paramètres....
Mes prédictions provenant d'un modèle de régression logistique (glm dans R) ne sont pas limitées entre 0 et 1 comme je m'y attendais. Ma compréhension de la régression logistique est que vos paramètres d'entrée et de modèle sont combinés linéairement et la réponse est transformée en probabilité à...
Voici mon contexte pour cette question: D'après ce que je peux dire, nous ne pouvons pas exécuter une régression ordinaire des moindres carrés dans R lors de l'utilisation de données pondérées et du surveypackage. Ici, nous devons utiliser svyglm(), qui exécute à la place un modèle linéaire...
J'ai essayé d'apprendre quelles distributions utiliser dans les GLM, et je suis un peu perplexe sur le moment d'utiliser la distribution normale. Dans une partie de mon manuel, il est dit qu'une distribution normale pourrait être bonne pour modéliser les scores aux examens. Dans la partie suivante,...
Je n'ai aucune formation en mathématiques, mais je comprends comment fonctionne le simple Perceptron et je pense que je saisis le concept d'un hyperplan (je l'imagine géométriquement comme un avion dans l'espace 3D qui sépare deux nuages de points, tout comme une ligne sépare deux nuages de...
J'ai dirigé un glm.nb par glm1<-glm.nb(x~factor(group)) avec groupe étant une catégorie et x une variable métrique. Lorsque j'essaie d'obtenir le résumé des résultats, j'obtiens des résultats légèrement différents, selon que j'utilise summary()ou summary.glm. summary(glm1)Donne moi ......
J'ai fréquemment utilisé pour diagnostiquer mes données multivariées à l'aide de l'ACP (données omiques avec des centaines de milliers de variables et des dizaines ou des centaines d'échantillons). Les données proviennent souvent d'expériences avec plusieurs variables indépendantes catégorielles...
J'ai lu quelques explications sur les propriétés des modèles linéaires par rapport aux modèles non linéaires, mais je ne sais toujours pas si un modèle disponible est linéaire ou non linéaire. Par exemple, le modèle suivant est-il linéaire ou non linéaire? yt= β0+ β1B ( L ; θ ) Xt+...