Estou dando uma aula sobre integração de funções de várias variáveis e cálculo vetorial neste semestre. A turma é composta pela maioria dos cursos de economia e engenharia, com um punhado de pessoas de matemática e física também. Eu dei essa aula no semestre passado e descobri que muitas das...
Uma maneira de encontrar a precisão do modelo de regressão logística usando 'glm' é encontrar o gráfico da AUC. Como verificar o mesmo para o modelo de regressão encontrado com a variável de resposta contínua (família = 'gaussiana')? Quais métodos são usados para verificar quão bem meu modelo de...
Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 ou 0, em...
R glm e glmnet usam algoritmos diferentes. Percebo diferenças não triviais entre os coeficientes estimados quando uso os dois. Estou interessado em saber se um é mais preciso que o outro e o momento de resolver / trocar a precisão. Refiro-me especificamente ao caso em que se define lambda = 0...
Eu tenho uma pergunta sobre modelos lineares generalizados (GLM). Minha variável dependente (DV) é contínua e não é normal. Então eu log transformá-lo (ainda não é normal, mas melhorou). Quero relacionar o DV com duas variáveis categóricas e uma covariável contínua. Para isso, quero conduzir um...
Para um exemplo simples, assuma que existem dois modelos de regressão linear Modelo 1 tem três preditores, x1a, x2b, ex2c O modelo 2 possui três preditores do modelo 1 e dois preditores adicionais x2aex2b Existe uma equação de regressão populacional em que a variação populacional explicada é...
Corri modelos binomiais negativos e quase-Poisson com base em uma abordagem de teste de hipóteses. Meus modelos finais, usando os dois métodos, têm covariáveis e interações diferentes. Parece que não há padrões quando planto meus resíduos nos dois casos. Assim, eu queria saber qual teste eu...
No Rque pudermos "peso antes" uma glmregressão via pesos parâmetro. Por exemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) Como isso pode ser feito em um JAGSou BUGSmodelo? Encontrei algum artigo discutindo isso, mas nenhum deles fornece um exemplo. Estou...
No código a seguir, realizo uma regressão logística em dados agrupados usando glm e "manualmente" usando mle2. Por que a função logLik em R me fornece uma probabilidade de log logLik (fit.glm) = - 2.336 que é diferente do logLik (fit.ml) = - 5.514 que recebo manualmente? library(bbmle) #successes...
Estou simplesmente tentando recalcular com dnorm () a probabilidade de log fornecida pela função logLik de um modelo lm (em R). Funciona (quase perfeitamente) para um grande número de dados (por exemplo, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x +...
Tenho uma pergunta sobre a validade do uso do RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. A resposta é ou 0ou 1e as previsões são probabilidades entre 0- 1? A maneira aplicada abaixo também é válida com as respostas binárias? # Using
Sou relativamente novo em R e estou tentando ajustar um modelo aos dados que consistem em uma coluna categórica e uma coluna numérica (número inteiro). A variável dependente é um número contínuo. Os dados têm o seguinte formato: predCateg, predIntNum, ResponseVar Os dados são mais ou menos...
Tanto bayesglm()(no pacote arm R) quanto várias funções no pacote MCMCpack têm como objetivo fazer uma estimativa bayesiana de modelos lineares generalizados, mas não tenho certeza de que eles estejam computando a mesma coisa. As funções do MCMCpack usam a cadeia de Markov Monte Carlo para obter...
Quais são as diferenças no uso de Modelos Lineares Generalizados, como Determinação Automática de Relevância (ARD) e regressão de Ridge, versus modelos de séries temporais como Box-Jenkins (ARIMA) ou suavização exponencial para previsão? Existem regras práticas sobre quando usar o GLM e quando usar...
Estou executando glms em R (modelos lineares generalizados). Eu pensei que conhecia pvalues - até que vi que chamar um resumo para um glm não lhe desse um pvalor predominante representativo do modelo como um todo - pelo menos não no lugar onde os modelos lineares o fazem. Gostaria de saber se...
Estou confuso com declarações em uma página da UCLA sobre regressão logística de efeitos mistos. Eles mostram uma tabela de coeficientes de efeitos fixos ao se ajustar a esse modelo e o primeiro parágrafo abaixo parece interpretar os coeficientes exatamente como uma regressão logística normal. Mas...
Se houver 0 na tabela de contingência e estivermos ajustando modelos poisson / loglinear aninhados (usando a glmfunção de R ) para um teste de razão de verossimilhança, precisamos ajustar os dados antes de ajustar os modelos glm (por exemplo, adicione 1/2 a todos as contagens)? Obviamente, alguns...
Digamos que eu gere a probabilidade de um resultado com base em um determinado fator e trace a curva desse resultado. Existe alguma maneira de extrair a equação para essa curva de R? > mod = glm(winner~our_bid, data=mydat, family=binomial(link="logit")) > summary(mod) Call: glm(formula =...
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 2 anos . O código a seguir PredictNew <- predict...
Com dados contínuos, uma regressão linear Y=β1+β2X2+uY=β1 1+β2X2+vocêY=\beta_1+\beta_2X_2+u assume que o termo de erro está distribuído N (0, σ2σ2\sigma^2 ) 1) Assumimos que Var (Y | x) é igualmente ~ N (0, σ2σ2\sigma^2 )? 2) Qual é essa distribuição de erro na regressão logística? Quando os...