Eu quero ajustar um modelo linear por R com family=binomial(link="identity"), no entanto, a família binomial não tem vínculo de identidade. O que devo
Então, estou brincando com a idéia de escrever um algoritmo que cresce e remove uma árvore de regressão dos dados e, em seguida, nos nós terminais da árvore, cabe um GLM. Eu tenho tentado ler sobre a idéia, mas não consigo encontrar um nome consistente para a técnica. Eu o li como árvores de...
Atualmente, estou trabalhando para modelar mortes por AIDS ao longo do tempo usando um GLM em R. Sei que existem duas opções possíveis para a função de link para dados de Poisson, log e raiz quadrada. Eu sei que a raiz quadrada resolveria problemas de variabilidade, enquanto o log é necessário...
Por que um GLM prevê a média e não o modo de um sinal? Isso não contradiz a própria base do GLM, ou seja, a máxima probabilidade? As equações a serem resolvidas para os parâmetros do modelo em um GLM são baseadas na maximização da probabilidade, conforme descrito pela distribuição de probabilidade...
Eu tenho uma regressão logística binária com apenas um preditor de fator fixo binário. A razão de eu não fazer isso como um quadrado de Chi ou o teste exato de Fisher é que também tenho vários fatores aleatórios (existem vários pontos de dados por indivíduo e os indivíduos estão em grupos, embora...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 12 meses . Estou tentando ajustar o modelo linear...
Primeiro, deixe-me dar uma base; Resumirei minhas perguntas no final. A distribuição Beta, parametrizada por sua média e ϕ , possui Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , onde V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) é a função de variância.μμ\muϕϕ\phiVar(Y)=V(μ)/(ϕ+1)Var(Y)=V(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) =...
Considere a seguinte regressão binomial: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) A summaryfunção retorna um valor-p de 1.03e-05. Ao usar...
Então, aqui estou estudando modelos lineares generalizados. Sei que essa pergunta é bastante ingênua e simples, mas não sei exatamente por que a função canônica do link é tão útil. Alguém poderia me fornecer uma intuição sobre esse
Eu estava lendo esta página em Princeton.edu . Eles estão executando uma regressão logística (com R). Em algum momento, eles calculam a probabilidade de obter um desvio residual maior do que aquele que obtiveram em uma com graus de liberdade iguais aos graus de liberdade do modelo. Copiando e...
Recentemente, vi um termo "semi-paramétrico" nas respostas da minha pergunta, mas não entendi realmente o que esse termo significa. Wikipedia diz Em estatística, um modelo semiparamétrico é um modelo estatístico que possui componentes paramétricos e não paramétricos. E fornece o modelo de...
Considere o seguinte exemplo simples: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06, 0.11, 0.1,...
Agora, estou passando para os GLMs depois dos modelos padrão. No modelo padrão, y = Xb + epsilon e epsilon é assumido como sendo normalmente distribuído. Isso significa que podemos escrever y - Xb = epsilon e então podemos minimizar o lhs usando alguma norma adequada, dada a suposição de...
No "Guia do praticante para modelos lineares generalizados" no parágrafo 1.83, afirma-se que: "No caso particular de um GLM multiplicativo de Poisson, pode ser demonstrado que a reivindicação de modelagem conta com um termo de compensação igual ao logaritmo da exposição produziu resultados...
A derivação do intervalo de previsão para o modelo linear é bastante simples: obter uma fórmula para os limites de previsão em um modelo linear . Como derivar os intervalos de confiança e previsão para os valores ajustados das regressões logit e probit (e GLMs em
Existe consenso no campo da estatística de que um livro é a melhor fonte absoluta e cobre completamente todos os aspectos do GLM - detalhando tudo, desde estimativa até
Por que a hipótese de regressão logística é vista como uma função de probabilidade? Entendo que o usamos para prever 0 ou 1, mas ainda assim, por que uma função (a hipótese) que gera números entre 0 e 1 pode ser considerada uma função de probabilidade? Isso é
A inferência é baseada em um modelo completo e, em caso afirmativo, em que circunstâncias? Suponha que você esteja interessado no relacionamento potencial entre uma variável de resposta e várias variáveis preditoras de candidatos e use alguma forma de regressão (por exemplo, modelo linear...
Antecedentes: Imagine uma pizza cortada em 8 fatias. [ Em cada extremidade reta da fatia, insiro um ímã com polaridades opostas voltadas para fora. Se eu separar esses componentes, evitar sacudi-los e sacudi-los, eles deverão formar uma pizza cheia. Agora, se eu colocar uma fatia adicional...
Deixei YYY ser uma variável aleatória que obedeça à distribuição Tweedie para o parâmetro α = 1,1α=1.1\alpha = 1.1. Deixe a função de link ser o log natural. Suponha que tenhamos um banco de dados de números do formulário (y1 1,x1 , 1,x1 , 2, . . . ,x1 , m)(y1 1,x1 1,1 1,x1 1,2,...,x1 1,m)(y_1,...