Eu tenho uma pergunta sobre semântica na qual gostaria que as opiniões de colegas estatísticos. Sabemos que modelos como logística, Poisson etc. se enquadram nos modelos lineares generalizados. O modelo inclui funções não lineares dos parâmetros, que por sua vez podem ser modelados usando a...
Como prequel para uma pergunta sobre modelos lineares mistos em R, e para compartilhar como referência para os aficionados por estatísticas iniciantes / intermediárias, decidi publicar como um "estilo de perguntas e respostas" independente as etapas envolvidas no cálculo "manual" do coeficientes e...
Eu entendo que o teste de Wald para coeficientes de regressão é baseada na seguinte propriedade que mantém assintoticamente (por exemplo Wasserman (2006): todas as estatísticas , páginas 153, 214-215): Ondeβindica o coeficiente de regressão estimados,^si(β)indica o erro padr do coeficiente de...
(ATUALIZAÇÃO: Eu mergulhei mais fundo nisso e publiquei os resultados aqui ) A lista de testes estatísticos nomeados é enorme. Muitos dos testes comuns se baseiam na inferência de modelos lineares simples, por exemplo, um teste t de uma amostra é apenas y = β + ε que é testado com relação ao...
Estou procurando um estudo de caso de regressão linear avançada que ilustra as etapas necessárias para modelar relacionamentos não lineares complexos e múltiplos usando GLM ou OLS. É surpreendentemente difícil encontrar recursos que vão além dos exemplos básicos da escola: a maioria dos livros que...
Eu gostaria de ajustar um modelo linear (lm) onde a variação dos resíduos é claramente dependente da variável explicativa. A maneira como sei fazer isso é usando glm com a família Gamma para modelar a variação e, em seguida, coloque seu inverso nos pesos na função lm (exemplo:...
Estou um pouco confuso sobre quais são os pressupostos da regressão linear. Até agora, verifiquei se: todas as variáveis explicativas se correlacionaram linearmente com a variável resposta. (Esse foi o caso) houve colinearidade entre as variáveis explicativas. (houve pouca colinearidade). as...
Estou tentando ajustar modelos lineares generalizados a alguns conjuntos de dados de contagem que podem ou não estar superdispersos. As duas distribuições canônicas que se aplicam aqui são o Poisson e o Binomial Negativo (Negbin), com EV e variânciaμμ\mu Va rP= μVarP=μVar_P = \mu Va rNB= μ +...
Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 5 anos . Eu tenho uma pergunta sobre a interpretação de parâmetros para um GLM com uma variável dependente distribuída gama. É isso que R retorna para o meu GLM com um...
Bloqueado . Esta pergunta e suas respostas estão bloqueadas porque a questão está fora do tópico, mas tem um significado histórico. No momento, não está aceitando novas respostas ou interações. Eu criei um modelo linear em R: mod = lm(train_y ~ train_x). Quero passar uma...
Esta pergunta foi migrada do Stack Overflow porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 6 anos . Eu tenho o seguinte resultado da execução da função glm. Como posso interpretar os seguintes valores: Desvio nulo Desvio residual AIC Eles têm algo a ver...
Uma regressão de Poisson é um GLM com uma função de log-link. Uma maneira alternativa de modelar dados de contagem distribuídos de maneira não-normal é pré-processar usando o log (ou melhor, log (1 + count) para manipular zeros). Se você fizer uma regressão de mínimos quadrados nas respostas de...
Estou tentando fazer um layout para mim mesmo quando é apropriado usar qual tipo de regressão (geométrico, Poisson, binomial negativo) com dados de contagem, dentro da estrutura GLM (apenas 3 das 8 distribuições GLM são usadas para dados de contagem, embora a maioria do que Eu li centros em torno...
Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo,...
Estou lidando com um modelo linear hierárquico bayesiano , aqui a rede que o descreve. YYY representa as vendas diárias de um produto em um supermercado (observado). XXX é uma matriz conhecida de regressores, incluindo preços, promoções, dia da semana, clima e feriados. SSS é o nível de...
Estou usando R e tenho analisado meus dados com GLM com link Binomial. Quero saber qual é o significado da interceptação na tabela de saída. A interceptação para um dos meus modelos é significativamente diferente, mas a variável não é. O que isto significa? Qual é a interceptação? Não sei se...
Existe uma alternativa (mais forte?) Para a transformação da raiz quadrada do arcsin para dados de porcentagem / proporção? No conjunto de dados em que estou trabalhando no momento, a heterocedasticidade acentuada permanece após a aplicação dessa transformação, ou seja, o gráfico de resíduos versus...
Eu tenho alguns dados em [0,1] que gostaria de analisar com uma regressão beta. Obviamente, algo precisa ser feito para acomodar os valores 0,1. Não gosto de modificar dados para ajustar-se a um modelo. Também não acredito que a inflação zero e 1 seja uma boa ideia, porque acredito que, neste caso,...
Temos muitas boas discussões sobre a separação perfeita na regressão logística. Por exemplo, a regressão logística em R resultou em perfeita separação (fenômeno de Hauck-Donner). O que agora? e o modelo de regressão logística não converge . Pessoalmente, ainda acho que não é intuitivo por que será...
A reformulação de um modelo de regressão linear multivariada como uma regressão linear múltipla é totalmente equivalente? Não estou me referindo a simplesmente executar regressões separadas.ttt Eu li isso em alguns lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al. E Multivariate Old School - Marden)...