J'ai une question concernant l'utilisation d'une variable de regroupement dans un modèle non linéaire. Étant donné que la fonction nls () ne permet pas les variables de facteur, j'ai du mal à déterminer si l'on peut tester l'effet d'un facteur sur l'ajustement du modèle. J'ai inclus un exemple...
Je voudrais faire correspondre les sorties de lmer (vraiment glmer) avec un exemple binomial jouet. J'ai lu les vignettes et je crois comprendre ce qui se passe. Mais apparemment non. Après être resté coincé, j'ai corrigé la "vérité" en termes d'effets aléatoires et je suis allé après l'estimation...
Je souhaite modifier les hypothèses nulles à l'aide glm()de R. Par exemple: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) teste l'hypothèse que . Et si je veux changer le null en pp=0.5p=0.5p = 0.5ppp = une valeur arbitraire, à l'intérieur glm()? Je sais que cela peut être fait...
Les tests de permutation (également appelés test de randomisation, test de re-randomisation ou test exact) sont très utiles et s'avèrent utiles lorsque l'hypothèse de distribution normale requise par exemple t-testn'est pas remplie et lorsque la transformation des valeurs par classement des un test...
Je fais une régression des risques proportionnels de Cox dans R using coxph, qui comprend de nombreuses variables. Les résidus de Martingale ont fière allure, et les résidus de Schoenfeld sont excellents pour PRESQUE toutes les variables. Il existe trois variables dont les résidus de Schoenfeld ne...
Je me rends compte que cela peut être une question potentiellement large, mais je me demandais s'il existe des hypothèses généralisables qui indiquent l'utilisation d'un GAM (modèle additif généralisé) par rapport à un GLM (modèle linéaire généralisé)? Quelqu'un m'a récemment dit que les GAM ne...
J'ai lu à plusieurs reprises que les effets aléatoires (BLUP / modes conditionnels pour, disons, les sujets) ne sont pas des paramètres d'un modèle linéaire à effets mixtes mais peuvent être dérivés des paramètres de variance / covariance estimés. Par exemple, Reinhold Kliegl et al. (2011)...
En régression linéaire (perte au carré), en utilisant la matrice, nous avons une notation très concise pour l'objectif minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Où AAA est la matrice de données, xxx est les coefficients et bbb est la réponse. Existe-t-il une notation...
L'un des problèmes que j'ai toujours eu avec les modèles mixtes est de trouver des visualisations de données - du type qui pourraient se retrouver sur un papier ou une affiche - une fois que l'on a les résultats. En ce moment, je travaille sur un modèle d'effets mixtes de Poisson avec une formule...
J'ai donc joué avec les SVM et je me demande si c'est une bonne chose à faire: J'ai un ensemble de fonctionnalités continues (0 à 1) et un ensemble de fonctionnalités catégorielles que j'ai converties en variables factices. Dans ce cas particulier, j'encode la date de la mesure dans une variable...
Quels sont les avantages de spécifier une structure de covariance dans un GLM (plutôt que de traiter toutes les entrées hors diagonale de la matrice de covariance comme nulles)? En plus de refléter ce que l'on sait des données, est-ce améliorer la qualité de l'ajustement? améliorer la précision...
J'ai des données sur les employés d'une grande entreprise italienne sur dix ans et j'aimerais voir comment l'écart entre les sexes dans les gains des hommes et des femmes a changé au fil du temps. À cette fin, je gère l'OLS groupé: yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit...
Imaginons que nous nous intéressions à la façon dont les notes des étudiants sont affectées par le nombre d'heures que ces étudiants étudient. Pour explorer cette relation, nous pourrions exécuter la régression linéaire suivante:
Je souhaite développer un modèle de prédiction (Cox PH) pour la mortalité toutes causes confondues dans un ensemble de données de participants dont (presque) tous sont décédés à la fin du suivi (par exemple 1 an). Au lieu de prédire le risque absolu de mourir à un certain moment, je voudrais...
J'ai un modèle linéaire généralisé qui adopte une distribution gaussienne et une fonction de liaison logarithmique. Après avoir ajusté le modèle, je vérifie les résidus: tracé QQ, résidus vs valeurs prédites, histogramme des résidus (reconnaissant qu'il faut faire preuve de prudence). Tout a l'air...
Quelqu'un peut-il me dire comment R peut estimer le point de rupture dans un modèle linéaire par morceaux (en tant que paramètre fixe ou aléatoire), alors que j'ai également besoin d'estimer d'autres effets aléatoires? J'ai inclus un exemple de jouet ci-dessous qui correspond à une régression de...
Je suis très confus avec la façon dont le poids fonctionne en glm avec family = "binomial". À ma connaissance, la probabilité du glm avec family = "binomial" est spécifiée comme suit: où y est la "proportion de succès observée" et n est le nombre connu d'essais.ynF( y) = ( nn y) pn y( 1 - p )n ( 1...
Je viens de commencer à apprendre à utiliser Stan et rstan. À moins que je ne sois toujours confus sur le fonctionnement de JAGS / BUGS, je pensais que vous deviez toujours définir une distribution préalable d'une sorte pour chaque paramètre du modèle à partir duquel tirer. Il semble que vous...
Je voudrais utiliser les données de comptage comme covariables tout en ajustant un modèle de régression logistique. Ma question est: Est-ce que je viole une hypothèse des modèles logistiques (et, plus généralement, des modèles linéaires généralisés) en utilisant des variables entières non négatives...
En spécifiant un modèle à effets mixtes croisés, j'essaie d'inclure des interactions. Cependant, j'obtiens le message d'erreur suivant: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached...