Eu tenho um conjunto de dados de cerca de 5000 recursos. Para esses dados, usei o teste Chi Square para seleção de recursos; depois disso, obtive cerca de 1500 variáveis que mostraram relação de significância com a variável resposta. Agora eu preciso ajustar a regressão logística nisso. Estou...
Na regressão linear, encontrei um resultado agradável que, se encaixarmos no modelo E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, então, se padronizarmos e centralizarmos os dados , e ,X 1 X 2YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 =...
Tenho dados do seguinte desenho experimental: minhas observações são contagens do número de sucessos ( K) do número correspondente de tentativas ( N), medidos para dois grupos, cada um composto por Iindivíduos, a partir de Ttratamentos, nos quais em cada combinação de fatores existem Rrepetições ....
Estou tentando ajudar um aluno de um colega. O aluno observou e contou o comportamento das aves (número de chamadas) em uma configuração experimental. O número de chamadas atribuíveis a uma ave observada específica durante cada experimento não pôde ser determinado, mas foi possível contar o número...
Estou simulando ensaios de Bernoulli com um aleatório entre grupos e, em seguida, encaixo o modelo correspondente em o pacote:logitθ∼N(logitθ0,12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of...
O seguinte modelo logístico multinível com uma variável explicativa no nível 1 (nível individual) e uma variável explicativa no nível 2 (nível do grupo): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 z j + u 1 j … ( 3
Questões: Modelos lineares impróprios são utilizados na prática ou algum tipo de curiosidade é descrita de tempos em tempos em revistas científicas? Em caso afirmativo, em que áreas eles são usados? Existem outros exemplos de tais modelos? Finalmente, os erros padrão, valores- , etc. retirados do...
No meu campo, a maneira usual de plotar dados emparelhados é como uma série de segmentos finos de linhas inclinadas, sobrepondo-os à mediana e ao IC da mediana para os dois grupos: No entanto, esse tipo de gráfico se torna muito mais difícil de ler à medida que o número de pontos de dados se...
Fiz uma pergunta sobre um modelo linear feito com R lm: "A regressão usou mínimos quadrados iterativos lineares ou não lineares?" Eu procurei um pouco e [acho que] entendi a diferença entre os dois, mas não consegui encontrar nenhuma evidência do uso de mínimos quadrados lineares por R lm(que é o...
O que você pensa sobre o uso da regressão para projetar fora do intervalo de dados? Se temos certeza de que segue uma forma linear ou de modelo de potência, o modelo não poderia ser útil além do intervalo de dados? Por exemplo, tenho um volume impulsionado pelo preço. Deveríamos poder projetar...
Estou ajustando vários modelos do formulário .. glm(DV ~ I(1/IV), family = Gamma(link = "log") .. e estou procurando maneiras de comparar os modelos obtidos para diferentes variáveis. Gostaria de saber se o valor alfa é de alguma utilidade prática? Para as três parcelas abaixo, os valores alfa...
Recentemente, um amigo meu perguntou o que há de tão comum nos mínimos quadrados comuns. Não parecemos chegar a lugar algum na discussão. Nós dois concordamos que o OLS é um caso especial do modelo linear, tem muitos usos, é bem conhecido e é um caso especial de muitos outros modelos. Mas isso é...
Considere a função r ( x ) = E ( Y∣ X= x )r(x)=E(Y∣X=x) r(x) = \mathbb{E}(Y \mid X = x) Isso foi chamado de função de regressão em um livro que estou usando. Estou tentando descobrir a relação entre essa função e o modelo clássico de regressão linear. Então, eu sei que é um teorema * que...
Em 'The Elements of Statistical aprendizagem', a expressão para a decomposição de polarização-variância de-modelo linear é dada como Er r ( x0 0) = σ2ϵ+ E[ f( x0 0) - Ef^( x0 0) ]2+ | | h ( x0 0) | |2σ2ϵ,Err(x0 0)=σϵ2+E[f(x0 0)-Ef^(x0 0)]2+||h(x0 0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat...
Quando usar um modelo linear generalizado sobre um modelo linear? Eu sei que o modelo linear generalizado permite, por exemplo, que os erros tenham alguma outra distribuição além da normal, mas por que alguém se preocupa com as distribuições dos erros? Como por que diferentes distribuições de erro...
Várias fontes sugerem que existem muitas consequências negativas da discretização (categorização) de variáveis contínuas antes da análise estatística (amostra de referências [1] - [4] abaixo). Por outro lado, [5] sugere que algumas técnicas de aprendizado de máquina são conhecidas por produzir...
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
Estou procurando uma medida apropriada da "variação explicada" de um Poisson GLM (usando uma função de log-link). Encontrei vários recursos diferentes (neste site e em outros lugares) que discutem várias medidas pseudo- , mas quase todos os sites mencionam as medidas em relação a uma função de...
Gostaria de especificar um modelo de regressão logística em que possuo o seguinte relacionamento: E[ YEu| XEu] = f( βxeu 1+ β2xeu 2)E[YEu|XEu]=f(βxEu1+β2xEu2)E[Y_i|X_i] = f(\beta x_{i1} + \beta^2x_{i2}) que é a função inversa de logit.fff Existe uma maneira "rápida" de fazer isso com funções R...
Eu tenho usado a função glm.fit em R para ajustar parâmetros a um modelo de regressão logística. Por padrão, o glm.fit usa mínimos quadrados ponderados iterativamente para ajustar os parâmetros. Quais são algumas das razões pelas quais esse algoritmo falharia ao convergir quando usado para...