J'essaie de me présenter quand il convient d'utiliser quel type de régression (géométrique, Poisson, binôme négatif) avec les données de comptage, dans le cadre GLM (seules 3 des 8 distributions GLM sont utilisées pour les données de comptage, bien que la plupart de ce que J'ai lu des centres...
Verrouillé . Cette question et ses réponses sont verrouillées car la question est hors sujet mais a une signification historique. Il n'accepte pas actuellement de nouvelles réponses ou interactions. J'ai créé un modèle linéaire R: mod = lm(train_y ~ train_x). Je veux lui passer une liste de X et...
J'ai exécuté un modèle mixte linéaire généralisé dans R et inclus un effet d'interaction entre deux prédicteurs. L'interaction n'était pas significative, mais les principaux effets (les deux prédicteurs) l'étaient tous les deux. Maintenant, de nombreux exemples de manuels me disent que s'il y a un...
Lors d'une conférence, j'ai entendu la déclaration suivante: 100 mesures pour 5 sujets fournissent beaucoup moins d'informations que 5 mesures pour 100 sujets. C'est un peu évident que c'est vrai, mais je me demandais comment on pouvait le prouver mathématiquement ... Je pense qu'un modèle mixte...
J'ai le résultat suivant en exécutant la fonction glm. Comment interpréter les valeurs suivantes: Déviance nulle Déviance résiduelle AIC Ont-ils quelque chose à voir avec la qualité de l'ajustement? Puis-je calculer une mesure de la qualité de l'ajustement à partir de ces résultats, comme le carré...
J'ai une expérience à mesures répétées où la variable dépendante est un pourcentage et j'ai plusieurs facteurs comme variables indépendantes. Je voudrais utiliser à glmerpartir du package R lme4pour le traiter comme un problème de régression logistique (en spécifiant family=binomial) car il semble...
Avec l'ensemble de données suivant, je voulais voir si la réponse (effet) change en ce qui concerne les sites, la saison, la durée et leurs interactions. Certains forums en ligne sur les statistiques m'ont suggéré de continuer avec les modèles à effets mixtes linéaires, mais le problème est que,...
Dans leur manuel, Modèles graphiques, familles exponentielles et inférence variationnelle , M. Jordan et M. Wainwright discutent du lien entre les familles exponentielles et les champs aléatoires de Markov (modèles graphiques non dirigés). J'essaie de mieux comprendre la relation entre eux avec les...
Je me suis récemment lancé dans l'ajustement de modèles mixtes de régression dans le cadre bayésien, en utilisant un algorithme MCMC (fonction MCMCglmm dans R en fait). Je crois avoir compris comment diagnostiquer la convergence du processus d'estimation (trace, tracé de geweke, autocorrélation,...
Version courte: Nous savons que la régression logistique et la régression probit peuvent être interprétées comme impliquant une variable latente continue qui est discrétisée selon un seuil fixe avant l'observation. Une interprétation similaire des variables latentes est-elle disponible pour,...
J'essaie d'adapter les modèles linéaires généralisés à certains ensembles de données de comptage qui pourraient ou non être sur-dispersés. Les deux distributions canoniques qui s'appliquent ici sont le binôme de Poisson et négatif (Negbin), avec EV et varianceμμ\mu Vun rP= μVunerP=μVar_P = \mu Vun...
La logique de l'imputation multiple (MI) consiste à imputer les valeurs manquantes non pas une fois mais plusieurs (généralement M = 5), ce qui donne M ensembles de données terminés. Les M ensembles de données complétés sont ensuite analysés avec des méthodes de données complètes sur lesquelles les...
J'utilise R et j'ai analysé mes données avec GLM avec lien binomial. Je veux savoir quelle est la signification de l'interception dans le tableau de sortie. L'ordonnée à l'origine pour l'un de mes modèles est significativement différente, mais la variable ne l'est pas. Qu'est-ce que ça veut dire?...
J'ai affaire à un modèle linéaire hiérarchique bayésien , ici le réseau qui le décrit. YYY représente les ventes quotidiennes d'un produit dans un supermarché (observé). XXX est une matrice connue de régresseurs, y compris les prix, les promotions, le jour de la semaine, la météo, les vacances....
Existe-t-il une alternative (plus forte?) À la transformation de racine carrée en arcsin pour les données de pourcentage / proportion? Dans l'ensemble de données sur lequel je travaille en ce moment, une hétéroscédasticité marquée subsiste après l'application de cette transformation, c'est-à-dire...
Nous avons beaucoup de bonnes discussions sur la séparation parfaite dans la régression logistique. Telles que, la régression logistique dans R a conduit à une séparation parfaite (phénomène de Hauck-Donner). Maintenant quoi? et le modèle de régression logistique ne converge pas . Personnellement,...
J'ai quelques données en [0,1] que je voudrais analyser avec une régression bêta. Bien sûr, quelque chose doit être fait pour s'adapter aux valeurs 0,1. Je n'aime pas modifier les données pour les adapter à un modèle. Je ne pense pas non plus que l'inflation zéro et 1 soit une bonne idée car je...
J'ai étudié la modélisation d'effets mixtes à l'aide du package lme4 dans R. J'utilise principalement la lmercommande, je vais donc poser ma question via du code qui utilise cette syntaxe. Je suppose qu'une question générale facile pourrait être, est-il OK de comparer deux modèles construits en...
Je comprends que la différence entre eux est liée au fait que la variable de regroupement dans le modèle est estimée comme un effet fixe ou aléatoire, mais je ne comprends pas pourquoi elles ne sont pas les mêmes (si elles ne sont pas les mêmes). Je suis particulièrement intéressé par la façon dont...
La refonte d'un modèle de régression linéaire multivariée en régression linéaire multiple est-elle entièrement équivalente? Je ne parle pas simplement en cours d' exécution régressions distinctes.ttt J'ai lu ceci à quelques endroits (Bayesian Data Analysis - Gelman et al., Et Multivariate Old...