Une formalisation des relations entre des variables liées stochastiquement (aléatoirement) sous forme d'équations mathématiques. N'UTILISEZ PAS CETTE ÉTIQUETTE PAR LUI-MÊME: ajoutez toujours une étiquette plus spécifique
Quelle est la différence entre les modèles Logit et Probit ? Je suis plus intéressé par savoir quand utiliser la régression logistique et quand utiliser Probit. S'il existe une littérature qui le définit en utilisant R , cela serait également
En termes simples, comment expliqueriez-vous (peut-être avec des exemples simples) la différence entre les modèles à effets fixes, à effets aléatoires et à effets mixtes?
Il y a beaucoup de discussions sur ce forum sur la bonne façon de spécifier divers modèles hiérarchiques en utilisant lmer. J'ai pensé que ce serait génial d'avoir toutes les informations au même endroit. Quelques questions pour commencer: Comment spécifier plusieurs niveaux, où un groupe est...
Quelle est la différence entre la régression linéaire et la régression logistique? Quand utiliseriez-vous
J'utilise des modèles de régression linéaire et me demande quelles sont les conditions pour supprimer le terme d'interception. En comparant les résultats de deux régressions différentes où l’une a l’interception et l’autre pas, je remarque que le de la fonction sans interception est beaucoup plus...
Dans un modèle linéaire simple avec une seule variable explicative, αi=β0+β1δi+ϵiαi=β0+β1δi+ϵi\alpha_i = \beta_0 + \beta_1 \delta_i + \epsilon_i Je trouve que la suppression du terme d'interception améliore grandement l'ajustement (la valeur de va de 0,3 à 0,9). Cependant, le terme d'interception...
Le coefficient de corrélation de Pearson de x et y est le même, que vous calculiez pearson (x, y) ou pearson (y, x). Cela suggère que faire une régression linéaire de y étant donné x ou x étant donné y devrait être la même chose, mais je ne pense pas que ce soit le cas. Quelqu'un peut-il éclairer...
En général, que veut dire que la fraction de la variance dans une analyse comme ACP est expliquée par la première composante principale? Est-ce que quelqu'un peut expliquer cela intuitivement, mais aussi donner une définition mathématique précise de ce que "variance expliquée" signifie en termes...
Quelles parcelles de diagnostic (et peut-être des tests formels) trouvez-vous le plus informatif pour les régressions où le résultat est une variable de comptage? Je suis particulièrement intéressé par les modèles de Poisson et binomiaux négatifs, ainsi que par leurs homologues à gonflement nul et...
Voici comment j'ai compris les effets aléatoires imbriqués et croisés: Les effets aléatoires imbriqués se produisent lorsqu'un facteur de niveau inférieur apparaît uniquement dans un niveau particulier d'un facteur de niveau supérieur. Par exemple, les élèves dans les classes à un moment donné. En...
Si nous ajustons un regard, nous pouvons recevoir un avertissement nous indiquant que le modèle a du mal à converger ... par exemple >Warning message: In checkConv(attr(opt, "derivs"), opt$par, ctrl = control$checkConv, : Model failed to converge with max|grad| = 0.00389462 (tol = 0.001) Une...
La distribution gamma peut prendre une assez grande variété de formes et, étant donné le lien entre la moyenne et la variance à travers ses deux paramètres, elle semble appropriée pour traiter l'hétéroscédasticité dans des données non négatives, de manière à ce que les log ne vous faites pas sans...
Je s'adapter quelques modèles à effets mixtes ( en particulier les modèles longitudinaux) en utilisant lme4dans Rmais je voudrais vraiment maîtriser les modèles et le code qui va avec eux. Cependant, avant de plonger avec les deux pieds (et d'acheter des livres), je veux être sûr d'apprendre la...
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99,...
J'ai un ensemble de données avec environ 30 variables indépendantes et j'aimerais construire un modèle linéaire généralisé (GLM) pour explorer la relation entre elles et la variable dépendante. Je suis conscient que la méthode qui m'a été enseignée pour cette situation, la régression par étapes,...
J'ai lu dans le résumé de cet article que: "La procédure de maximum de vraisemblance (ML) de Hartley aud Rao est modifiée en adaptant une transformation de Patterson et Thompson qui partage la vraisemblance en normalisant la normalité en deux parties, l’une étant exempte d’effets fixes. Maximiser...
J'ai remarqué que l'intervalle de confiance pour les valeurs prédites dans une régression linéaire tend à être étroit autour de la moyenne du prédicteur et de la graisse autour des valeurs minimale et maximale du prédicteur. Ceci peut être vu dans les graphiques de ces 4 régressions linéaires: Je...
Ce n'est pas une question de travail à domicile mais un problème réel auquel notre entreprise est confrontée. Très récemment (il y a 2 jours), nous avons commandé la fabrication de 10 000 étiquettes de produits à un revendeur. Le concessionnaire est une personne indépendante. Il fait fabriquer les...
Considérons les trois phénomènes suivants. Le paradoxe de Stein: étant donné certaines données de la distribution normale multivariée dans , la moyenne de l'échantillon n'est pas un très bon estimateur de la moyenne vraie. On peut obtenir une estimation avec une erreur quadratique moyenne plus...
Quelle est la différence entre les termes "fonction de lien" et "fonction de lien canonique"? De plus, y a-t-il des avantages (théoriques) à utiliser l'un par rapport à l'autre? Par exemple, une variable de réponse binaire peut être modélisée à l'aide de nombreuses fonctions de liaison telles que...