Je viens d'être présenté à la distribution Tweedie (voir ceci ou cela ) mais j'ai du mal à trouver quelle est la fonction de lien pour un modèle linéaire généralisé Tweedie.
J'ai construit un modèle glm en R et l'ai testé à l'aide d'un groupe de test et de formation, donc je suis convaincu qu'il fonctionne bien. Les résultats de R sont: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05...
J'essaie de spécifier une formule pour un modèle linéaire à effets mixtes (avec lme4) pour ma conception expérimentale, mais je ne suis pas sûr de bien faire les choses. La conception: en gros, je mesure un paramètre de réponse sur les plantes. J'ai 4 niveaux de traitement et 2 niveaux...
J'ai adapté un modèle lmer avec les éléments suivants (bien que la sortie soit composée): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 J'aimerais vraiment construire un intervalle de confiance pour chaque effet en utilisant la formule...
Les chaînes de Markov ont du sens pour moi, je peux les utiliser pour modéliser des changements d'état probabilistes dans des problèmes réels. Vient ensuite le HMM. Les HMM seraient mieux adaptés à la modélisation de nombreux problèmes que les MC. Cependant, les problèmes mentionnés sont assez...
Je lis le document de théorie de Doug Bates sur le package lme4 de R pour mieux comprendre les moindres détails des modèles mixtes, et suis tombé sur un résultat intrigant que j'aimerais mieux comprendre, à propos de l'utilisation du maximum de vraisemblance restreint (REML) pour estimer la...
Mathématiquement, on voit souvent que les expressions et les algorithmes pour la maximisation des attentes (EM) sont souvent plus simples pour les modèles mixtes, mais il semble que presque tout (sinon tout) qui peut être résolu avec EM peut également être résolu avec MLE (par, disons, la méthode...
J'ai identifié plusieurs endroits dans les manuels où le GLM est décrit avec 5 distributions (à savoir, Gamma, gaussienne, binomiale, gaussienne inverse et Poisson). Ceci est également illustré dans la fonction familiale dans R. Parfois, je rencontre des références au GLM où des distributions...
Je dois avouer que je n'avais jamais entendu parler de ce terme dans aucune de mes classes, de premier cycle ou de cycle supérieur. Que signifie qu'une régression logistique soit bayésienne? Je cherche une explication avec une transition de la logistique régulière à la logistique bayésienne...
J'essaie de modéliser les intensités moyennes des parasites affectant un hôte dans R en utilisant un modèle binomial négatif. Je reçois toujours 50 avertissements ou plus qui disent: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Comment puis-je gérer cela? Mon code ressemble à ceci:...
Ma question révèle ma mauvaise compréhension de la régression de Poisson et des GLM en général. Voici quelques fausses données pour illustrer ma question: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Quelques fonctions personnalisées pour retourner psuedo-R2:...
Quelle est la différence statistique entre une régression linéaire dans R avec l' formulaensemble à la y ~ x + 0place de y ~ x? Comment interpréter ces deux résultats
Je me demandais s'il y avait des techniques d'apprentissage automatique (non supervisées) pour modéliser des données longitudinales? J'ai toujours utilisé des modèles d'effets mixtes (principalement non linéaires) mais je me demandais s'il y avait d'autres façons de le faire (en utilisant...
Quelle est la bonne façon de spécifier un modèle de différence de différence avec des données de panneau de niveau individuel? Voici la configuration: Supposons que j'ai des données de panel au niveau individuel intégrées dans les villes pendant plusieurs années et le traitement varie au niveau de...
Je mène des recherches pour examiner les différences de densité et de richesse en espèces de poissons lorsque j'utilise deux méthodes de recensement visuel sous-marin différentes. Mes données étaient à l'origine des données de comptage, mais elles sont généralement modifiées en densité de poisson,...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Les modèles d'effets mixtes linéaires sont des extensions des modèles de régression linéaire pour les données collectées et résumées en groupes. Les principaux avantages sont que les coefficients peuvent varier par rapport à une ou plusieurs variables de groupe. Cependant, je me bats avec quand...
Cette question est inspirée de la réponse de Martijn ici . Supposons que nous ajustons un GLM pour une famille à un paramètre comme un modèle binomial ou de Poisson et qu'il s'agit d'une procédure de vraisemblance complète (par opposition à, disons, quasipoisson). Ensuite, la variance est fonction...
Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je travaille sur un devoir où mon professeur aimerait que nous...
Je travaille sur un projet qui consiste à lire des étiquettes RFID et à comparer la puissance du signal que le lecteur voit lorsque vous changez la configuration de l'antenne (nombre d'antennes, position, etc ...). Dans le cadre du projet, je dois comparer les configurations pour voir lesquelles...