Quais são os benefícios de especificar uma estrutura de covariância em um GLM (em vez de tratar todas as entradas fora da diagonal na matriz de covariância como zero)? Além de refletir o que se sabe dos dados, ele faz melhorar a qualidade do ajuste? melhorar a precisão preditiva em dados...
O fenômeno de 'super dispersão' em um GLM surge sempre que usamos um modelo que restringe a variação da variável de resposta, e os dados exibem uma variação maior do que a restrição do modelo permite. Isso ocorre geralmente ao modelar dados de contagem usando um Poisson GLM, e pode ser...
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 <-
Eu tenho um conjunto de dados no qual a variável que eu gostaria de usar como efeito aleatório tem apenas uma única observação para alguns níveis. Com base nas respostas às perguntas anteriores, concluí que, em princípio, isso pode ser bom. Posso ajustar um modelo misto com assuntos que possuem...
Acabei de executar um GLM binomial negativo e esta é a saída: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z...
Eu tenho um modelo linear generalizado que adota uma função Gaussiana de distribuição e link de log. Depois de ajustar o modelo, verifico os resíduos: gráfico QQ, resíduos versus valores previstos, histograma de resíduos (reconhecendo que é necessária a devida cautela). Tudo parece bem. Isso parece...
Por que a regressão linear e o Modelo Generalizado têm suposições inconsistentes? Na regressão linear, assumimos que vem residual de Gauss Em outra regressão (regressão logística, regressão venenosa), assumimos que a resposta vem de alguma distribuição (binomial, poissão etc.). Por que, às...
Estou usando o spotfire (S ++) para análise estatística no meu projeto e preciso executar a regressão logística multinomial para um grande conjunto de dados. Eu sei que o melhor algoritmo teria sido mlogit, mas infelizmente isso não está disponível no s ++. No entanto, eu tenho uma opção de usar o...
Estou muito confuso com a forma como o peso funciona em glm com family = "binomial". No meu entendimento, a probabilidade do glm com family = "binomial" é especificada da seguinte forma: onde é a "proporção de sucesso observado" e é o número conhecido de
Fiz um modelo linear generalizado com uma variável de resposta única (contínua / normalmente distribuída) e 4 variáveis explicativas (3 das quais são fatores e a quarta é um número inteiro). Eu usei uma distribuição de erro gaussiana com uma função de link de identidade. Atualmente, estou...
Eu gostaria de empregar os dados de contagem como covariáveis ao ajustar um modelo de regressão logística. Minha pergunta é: Eu viole alguma suposição dos modelos logísticos (e, mais geralmente, do linear generalizado), empregando variáveis inteiras não negativas de contagem como variáveis...
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 5 anos . Call: glm(formula = darters ~ river + pH +...
Como parte da saída de um modelo linear generalizado, os desvios nulo e residual são usados para avaliar o modelo. Muitas vezes, vejo as fórmulas para essas quantidades expressas em termos da probabilidade logarítmica do modelo saturado, por exemplo: /stats//a/113022/22199 , Regressão logística:...
Eu só queria saber se a regressão de Poisson tem um termo de erro? Uma regressão de Poisson pode ter efeitos aleatórios e um termo de erro? Estou confuso sobre esse ponto. Na regressão logística, não há termo de erro porque sua variável de resultado é binária. Esse é o único modelo de glm que não...
Quero incluir o tempo gasto fazendo alguma coisa (semanas de amamentação, por exemplo) como uma variável independente em um modelo linear. No entanto, algumas observações não se envolvem no comportamento. Codificá-los como 0 não é realmente certo, porque 0 é qualitativamente diferente de qualquer...
Eu conduzi um glm.nb por glm1<-glm.nb(x~factor(group)) sendo o grupo uma categoria c e x uma variável métrica. Quando tento obter o resumo dos resultados, obtenho resultados ligeiramente diferentes, dependendo se uso summary()ou nãosummary.glm . summary(glm1)me dá ... Coefficients:...
Se uma variável fator (por exemplo, gênero com níveis M e F) for usada na fórmula glm, as variáveis fictícias serão criadas e poderão ser encontradas no resumo do modelo glm juntamente com seus coeficientes associados (por exemplo, gêneroM) Se, em vez de confiar em R para dividir o fator dessa...
Minhas previsões provenientes de um modelo de regressão logística (glm em R) não são delimitadas entre 0 e 1 como eu esperava. Meu entendimento da regressão logística é que seus parâmetros de entrada e modelo são combinados linearmente e a resposta é transformada em probabilidade usando a função de...
Aqui está o meu contexto para esta pergunta: Pelo que sei, não podemos executar uma regressão ordinária de mínimos quadrados em R ao usar dados ponderados e o surveypacote. Aqui, temos que usar svyglm(), que em vez disso executa um modelo linear generalizado (que pode ser a mesma coisa? Estou...
Atualmente, tenho um problema ao entender a sintaxe do R para ajustar um GLM usando a distribuição Gamma. Eu tenho um conjunto de dados, em que cada linha contém 3 co-variáveis ( X1,X2,X3X1,X2,X3X_1, X_2, X_3 ), uma variável de resposta ( YYY ) e um parâmetro de forma ( KKK ). Quero modelar a...