Comment interpréter les principaux effets (coefficients du facteur factice) dans une régression de Poisson? Supposons l'exemple suivant: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13,...
Cela fait déjà un moment que j'utilise des modèles à effets mixtes avec des données longitudinales. J'aimerais pouvoir adapter les relations entre les AR dans lmer (je pense avoir raison de ne pas pouvoir faire cela?), Mais je ne pense pas que ce soit extrêmement important, je ne m'inquiète donc...
En réponse à cette question, John Christie a suggéré d'évaluer l'adéquation des modèles de régression logistique en évaluant les résidus. Je sais comment interpréter les résidus dans les MCO, ils sont à la même échelle que le DV et très clairement la différence entre y et le y prévue par le modèle....
Je suis à la recherche de ressources (tutoriels, manuels, webcast, etc.) pour en apprendre davantage sur la chaîne de Markov et les HMM. Mon expérience est en tant que biologiste et je suis actuellement impliqué dans un projet lié à la bioinformatique. En outre, quels sont les connaissances...
Il est souvent recommandé de prendre la racine carrée lorsque vous avez des données de comptage. (Pour des exemples sur CV, voir la réponse de @ HarveyMotulsky ici ou celle de @ whuber ici .) Par contre, lors de l'ajustement d'un modèle linéaire généralisé avec une variable de réponse distribuée...
J'utilise lme4 in R pour s'adapter au modèle mixte lmer(value~status+(1|experiment))) où la valeur est continue, le statut et l'expérience sont des facteurs, et je reçois Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548...
J'ai récemment mesuré la façon dont le sens d'un nouveau mot est acquis au cours d'expositions répétées (pratique: du premier au dixième jour) en mesurant les ERP (EEG) lorsque le mot a été vu dans différents contextes. J'ai également contrôlé les propriétés du contexte, par exemple son utilité...
J'essaie de comprendre la philosophie qui sous-tend l'utilisation d'un modèle linéaire généralisé (GLM) par rapport à un modèle linéaire (LM). J'ai créé un exemple de jeu de données ci-dessous où: bûche( y) = x + εbûche(y)=X+ε\log(y) = x + \varepsilon L'exemple n'a pas l'erreur en fonction de la...
Il existe plusieurs discussions sur ce site pour des recommandations de livres sur les statistiques d’introduction et l’apprentissage automatique, mais je cherche un texte sur les statistiques avancées, comprenant, par ordre de priorité: maximum de vraisemblance, modèles linéaires généralisés,...
Je traite de données linéaires avec des valeurs aberrantes, dont certaines sont à plus de 5 écarts-types de la droite de régression estimée. Je cherche une technique de régression linéaire qui réduit l’influence de ces points. Jusqu'ici, ce que j'ai fait est d'estimer la droite de régression avec...
Je recherche un logiciel [gratuit] capable de produire de beaux modèles graphiques, par exemple: Toute suggestion serait
Supposons que j'ai un objet de classe glm(correspondant à un modèle de régression logistique) et j'aimerais transformer les probabilités prédites données en predict.glmutilisant l'argument type="response"en réponses binaires, c'est-à-dire ou Y = 0 . Quel est le moyen le plus rapide et le plus...
Comment sont-ils toutes les versions de la même méthode statistique de
J'essaie d'élargir mes connaissances en statistiques. Je viens d'un milieu de sciences physiques avec une approche de test statistique "basée sur des recettes", où nous disons que le test est continu, qu'il est distribué normalement - régression MLS . Dans ma lecture, j'ai rencontré les termes:...
Comment interpréter la déviance nulle et résiduelle dans GLM in R? Comme, nous disons qu'un plus petit AIC est meilleur. Existe-t-il une interprétation similaire et rapide pour les déviances également? Déviance nulle: 1146.1 sur 1077 degrés de liberté Déviance résiduelle: 4589.4 sur 1099 degrés de...
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme...
Dans cet article intitulé "CHOISIR ENTRE DES MODÈLES LINÉAIRES GÉNÉRALISÉS APPLIQUÉS AUX DONNÉES MÉDICALES", les auteurs écrivent: Dans un modèle linéaire généralisé, la moyenne est transformée, par la fonction de lien, au lieu de transformer la réponse elle-même. Les deux méthodes de...
Je sais que quelque chose me manque dans ma compréhension de la régression logistique et apprécierais vraiment toute aide. Autant que je sache, la régression logistique suppose que la probabilité d'un résultat '1' compte tenu des entrées est une combinaison linéaire des entrées, passant par une...
J'ai appris dans ma classe de modèles linéaires que si deux prédicteurs sont corrélés et que les deux sont inclus dans un modèle, un sera insignifiant. Par exemple, supposons que la taille d’une maison et le nombre de chambres à coucher soient corrélés. Lors de la prévision du coût d'une maison à...
Plus précisément, je veux savoir s’il existe une différence entre lm(y ~ x1 + x2)et glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Je pense que ce cas particulier de glm est égal à lm. Ai-je