Da Wikipedia O modelo linear geral (GLM) é um modelo linear estatístico. Pode ser escrito como 1 Y=XB+U,Y=XB+U, \mathbf{Y} = \mathbf{X}\mathbf{B} + \mathbf{U}, onde YYY é uma matriz com uma série de medidas multivariadas, XXX é uma matriz que pode ser uma matriz de design, BBB é uma matriz...
Minha pergunta geral é: por que usar em bayesglmvez de outros métodos de classificação? Nota: Estou interessado apenas em previsão. Eu tenho uma quantidade decente de dados (~ 100.000 obs). Sinto que o tamanho da amostra é grande o suficiente para que os parâmetros de uma regressão logística...
Subitização é a enumeração rápida e precisa de telas de baixa numerosidade, diferenciada da contagem por uma não linearidade acentuada no gráfico dos tempos de resposta. Abaixo está um gráfico representativo, de Watson, DG, Maylor, EA e Bruce, LAM (2007). Observe que o tempo médio de enumeração...
Estou tentando criar um modelo usando regressão binomial negativa (GLM binomial negativo). Eu tenho um tamanho de amostra relativamente pequeno (maior que 300) e os dados não são redimensionados. Percebi que existem duas maneiras de medir a qualidade do ajuste - uma é desvio e a outra é a...
Existe alguma maneira de executar o LASSO com regressão binomial negativa em R? Estou executando uma regressão binomial negativa no meu conjunto de dados porque os dados são muito dispersos para impor a regressão de poisson. Enquanto isso, também estou enfrentando algum problema de...
Eu tenho a seguinte tabela em R df <- structure(list(x = structure(c(12458, 12633, 12692, 12830, 13369, 13455, 13458, 13515), class = "Date"), y = c(6080, 6949, 7076, 7818, 0, 0, 10765, 11153)), .Names = c("x", "y"), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "8", "9"), class =...
Eu tenho o seguinte modelo linear generalizado. O objeto glmDVé modelado como uma proporção de sucessos em relação ao total de tentativas. Os objetos x_isão variáveis contínuas. Como isso se parece na notação matemática? winp.glm = glm(glmDV ~ x1 + x2 + x3 + x4 + x5 + x6 + x7, data=myData,...
Eu tenho um conjunto de dados no qual estou tentando fazer regressão e falhando. A situação: Milhares de operadores de robôs de batalha estão travando batalhas entre si usando robôs de batalha. Alguns robôs de batalha são fortes e poderosos, e outros são fracos; os fortes vencem com mais...
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis (id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly...
Entendo o modelo AR (p): sua entrada é a série temporal sendo modelada. Estou completamente paralisado ao ler sobre o modelo MA (q): sua entrada é inovação ou choque aleatório, como costuma ser formulado. O problema é que não consigo imaginar como obter um componente de inovação que ainda não...
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...
O processo de geração de dados é: y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y=sin(x+I(d=0))+sin(x+4∗I(d=1))+I(d=0)z2+3I(d=1)z2+N(0,1)y = \text{sin}\Big(x+I(d=0)\Big) + \text{sin}\Big(x+4*I(d=1)\Big) + I(d=0)z^2 + 3I(d=1)z^2 + \mathbb{N}\left(0,1\right) Deixe que ser uma sequência de...
Primeiro vamos simular alguns dados para uma regressão logística com partes fixas e aleatórias: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b pr...
Alguns de vocês podem ter lido este belo artigo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Não faça log de dados de contagem de transformação. Métodos em Ecologia e Evolução 1: 118–122. Klick . Atualmente, estou comparando modelos binomiais negativos com modelos gaussianos em dados transformados. Ao contrário...
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...
Eu tenho dados que descrevem com que frequência um evento ocorre durante uma hora ("número por hora", nph) e quanto tempo os eventos duram ("duração em segundos por hora", dph). Estes são os dados originais: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732,...
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, 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