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...
Na regressão linear (perda ao quadrado), usando matriz, temos uma notação muito concisa para o objetivo minimizar ∥ A x - b ∥ 2minimizar __UMAx-b__2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 Onde é a matriz de dados, x são os coeficientes eb é a resposta.UMAUMAAxxxbbb Existe uma notação matricial...
Esta questão não se refere especificamente R, mas optei Rpor ilustrá-la. Considere o código para produzir faixas de confiança em torno de uma linha qq (normal): library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Estou procurando uma explicação de (ou...
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:...
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
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...
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...
Parece que se eu tiver um modelo de regressão como yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3Posso ajustar um polinômio bruto e obter resultados não confiáveis ou ajustar um polinômio ortogonal e obter coeficientes que não têm uma...
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...
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 +...
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...
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...
Esta questão lida com a estimativa de máxima verossimilhança restrita (REML) em uma versão específica do modelo linear, a saber: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), onde X(α)X(α)X(\alpha) é uma matriz ( )...
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 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...
Estou realmente confuso sobre a diferença de significado em relação ao contexto de regressão linear dos seguintes termos: Estatística F R ao quadrado Erro padrão residual Eu encontrei esse webstie que me deu uma grande visão dos diferentes termos envolvidos na regressão linear, no entanto, os...
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...
O título diz tudo, e estou confuso. A seguir, executamos medidas repetidas aov () em R e executamos o que eu pensava ser uma chamada lm () equivalente, mas elas retornam diferentes resíduos de erro (embora as somas de quadrados sejam as mesmas). Claramente, os resíduos e valores ajustados de aov...
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...