É sabido que uma combinação linear de 2 variáveis normais aleatórias também é uma variável normal aleatória. Existem famílias de distribuição não normais comuns (por exemplo, Weibull) que também compartilham essa propriedade? Parece haver muitos contra-exemplos. Por exemplo, uma combinação linear...
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...
Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
Modelos penalizados podem ser usados para estimar modelos em que o número de parâmetros é igual ou até maior que o tamanho da amostra. Essa situação pode surgir em modelos log-lineares de grandes tabelas esparsas de dados categóricos ou de contagem. Nessas configurações, geralmente também é...
A situação Eu tenho um conjunto de dados com um dependente uma variável independente . Quero ajustar uma regressão linear por partes contínua com pontos de interrupção conhecidos / fixos que ocorrem em . Os breakpoins são conhecidos sem incerteza, então não quero calculá-los. Então eu ajuste uma...
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 ....
Podemos simular regressão linear sem aleatoriedade, o que significa que fazemos vez de . Então, se ajustarmos um modelo linear, os coeficientes serão idênticos à "verdade fundamental". Aqui está um exemplo.y = X β + ϵy=Xβy=Xβy=X\betay=Xβ+ϵy=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilon set.seed(0) n <- 1e5 p <- 3 X...
Estou tentando ajustar um modelo log-linear a um grande número de variáveis dos dados da pesquisa. Existem alguns motivos pelos quais pode ser preferível ajustar as regressões logísticas a esses dados. Várias autoridades sugerem que estes são equivalentes. No entanto, tenho alguns motivos para...
Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee...
Ajustamos uma função não linear aos dados observados. O próximo passo deve ser a avaliação da qualidade do ajuste dessa função (como para modelos lineares).R2R2R^2 Quais são as formas usuais de medir isso? Editar 1: O encaixe foi realizado da seguinte maneira: Executar uma regressão linear...
Estou implementando um classificador SVM não linear com o kernel RBF. Disseram-me que a única diferença em relação a um SVM normal era que eu tinha que simplesmente substituir o produto do ponto por uma função do kernel: Sei como funciona um SVM linear normal, ou seja, depois de resolver o...
Estou lendo um texto, "Probability and Statistics", de Devore. Estou analisando 2 itens na página 740: o valor esperado e a variância da estimativa de β1β1\beta_1 , que é o parâmetro de inclinação na regressão linear Yi=β0+β1Xi+ϵiYi=β0+β1Xi+ϵEuY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + \epsilon_i ....
Eu li que o quadrado-R é inválido para modelos não lineares, porque o relacionamento que SSR + SSE = SSTotal não mantém mais. Alguém pode explicar por que isso é verdade? SSR e SSE são apenas as normas ao quadrado dos vetores de regressão e residuais, cujos componentes são e (Y_i- \ hat {Y_i}) ,...
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,...
Suponha que tenhamos um conjunto de dados com milhões de linhas e milhares de colunas e a tarefa seja a classificação binária. Quando executamos um modelo de regressão logística, o desempenho é muito melhor que o esperado, por exemplo, classificação quase perfeita. Suspeitamos que existem algumas...
Estou tentando entender como as pessoas derivam a probabilidade de regressão linear simples. Digamos que temos apenas um recurso x e o resultado y. Eu não duvido que a expressão com a própria densidade normal e eu também não tenho dúvida de que se pode levar o produto para fatores mais simples...
Estou estimando o modelo onde e são parâmetros , é um vetor de parâmetros length, é uma matriz de dados , a variável dependente é binária e é um modelo probit, portanto, a função de distribuição cumulativa da normal normal distribuição. Para derivar a expectativa, assumiu-se que os erros são...
Eu sei que este é o sistema de solução de problemas de equações lineares. Mas minha pergunta é por que é um problema o número de observações ser menor que o número de preditores, como isso pode acontecer? A coleta de dados não provém do delicado projeto de pesquisa ou do experimento, na medida em...