Alguns de vocês podem ter lido este belo artigo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Não transforme dados de contagem de transformações. Métodos em Ecologia e Evolução 1: 118–122. Klick . No meu campo de pesquisa (ecotoxicologia), estamos lidando com experimentos mal replicados e os GLMs não são...
Olá, tenho dois problemas que parecem candidatos naturais a modelos multiníveis / mistos, que nunca usei. O mais simples, e que espero tentar como introdução, é o seguinte: Os dados se parecem com muitas linhas do formulário x y innergroup outergroup onde x é uma covariável numérica na qual...
Estou procurando um livro de nível introdutório ao intermediário sobre modelos lineares generalizados. Idealmente, além da teoria por trás dos modelos, eu gostaria que incluísse aplicativos e exemplos em R ou outra linguagem de programação - ouvi dizer que o SAS também é uma escolha popular....
Estou realmente impressionado com o fato de o Poisson GLM aceitar números não inteiros! Veja: Dados (conteúdo de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm...
Pode-se executar uma regressão logit em R usando esse código: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Parece que o algoritmo de...
Eu tenho seis variáveis dependentes (dados de contagem) e várias variáveis independentes, vejo que em um MMR o script é assim: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Mas, como meus dados são contados, quero usar um modelo linear generalizado e tentei o...
Eu tenho dados de densidade de peixes que estou tentando comparar entre várias técnicas de coleta diferentes, os dados têm muitos zeros e o histograma parece vaugley apropriado para uma distribuição de poisson, exceto que, como densidades, não são dados inteiros. Sou relativamente novo nos GLMs e...
Pergunta simples: como especificar uma distribuição lognormal no argumento da família GLM em R? Não consegui encontrar como isso pode ser alcançado. Por que lognormal (ou exponencial) não é uma opção no argumento da família? Em algum lugar nos R-Archives, li que é preciso simplesmente usar o link...
A regressão beta (ou seja, GLM com distribuição beta e geralmente a função de link de logit) é frequentemente recomendada para lidar com a resposta, também conhecida como variável dependente, recebendo valores entre 0 e 1, como frações, proporções ou probabilidades: Regressão para um resultado...
Estamos trabalhando com algumas regressões logísticas e percebemos que a probabilidade média estimada sempre é igual à proporção de uma na amostra; isto é, a média dos valores ajustados é igual à média da amostra. Alguém pode me explicar o motivo ou me dar uma referência para encontrar essa...
Eu sempre tenho dificuldade em explicar técnicas estatísticas para o público sem formação estatística. Se eu quisesse explicar o que o GLM é para esse público (sem jogar fora o jargão estatístico), qual seria a maneira melhor ou mais eficaz? Eu normalmente explico o GLM com três partes - (1) o...
Conforme explicado neste folheto do curso (página 1) , um modelo linear pode ser escrito no formato: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, onde yyy é a variável de resposta e xixix_{i} é o ithithi^{th} variável de motivos. Freqüentemente,...
Minhas perguntas são: Os modelos lineares generalizados (GLMs) garantem convergir para um máximo global? Se sim, por quê? Além disso, que restrições existem na função de link para garantir a convexidade? Meu entendimento dos GLMs é que eles maximizam uma função de probabilidade altamente...
Qual é a estratégia apropriada para decidir qual modelo usar com os dados de contagem? Tenho dados de contagem que preciso modelar como modelo multinível e me foi recomendado (neste site) que a melhor maneira de fazer isso é através de bugs ou MCMCglmm. No entanto, ainda estou tentando aprender...
Ainda sou muito novo em modelos lineares generalizados e luto com muita notação na maioria dos textos GLM que peguei. Existem livros GLM extremamente populares que se prestam melhor à
Eu sei que os Pearson Residuals padronizados são obtidos de uma maneira probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} Residuais de Deviance e Deviance são obtidos de uma maneira mais estatística (a contribuição de cada ponto...
Estou curioso para saber por que tratamos o GLMS adequado como se eles fossem algum problema especial de otimização. São eles? Parece-me que eles são apenas probabilidade máxima, e que anotamos a probabilidade e então ... nós a maximizamos! Então, por que usamos a pontuação de Fisher em vez de...
Estou experimentando o algoritmo da máquina de aumento de gradiente através do caretpacote em R. Usando um pequeno conjunto de dados de admissões de faculdade, executei o seguinte código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Uma distribuição Tweedie pode modelar dados assimétricos com uma massa de pontos em zero quando o parâmetro (expoente na relação média-variância) estiver entre 1 e 2.ppp Da mesma forma, um modelo inflado a zero (seja ele contínuo ou discreto) pode ter um grande número de zeros. Estou tendo...
Ao fazer um GLM e você obtém o erro "não definido por causa de singularidades" na saída anova, como combater esse erro? Alguns sugeriram que é devido à colinearidade entre covariáveis ou que um dos níveis não está presente no conjunto de dados (consulte: interpretando "não definido por causa de...