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:...
Surpreendentemente, não consegui encontrar uma resposta para a seguinte pergunta usando o Google: Eu tenho alguns dados biológicos de vários indivíduos que mostram um comportamento de crescimento aproximadamente sigmóide com o tempo. Assim, desejo modelá-lo usando um crescimento logístico...
Se você ajustar um modelo linear ou um modelo misto, existem diferentes tipos de codificação disponíveis para transformar uma variedade categórica ou nominal em um número de variáveis para as quais os parâmetros são estimados, como a dummy conding (o padrão R) e a codificação de efeitos. Ouvi...
Suponhamos que tem alguns alguma variável resposta yijyijy_{ij} que foi medido a partir de jjj th irmão em th família. Além disso, alguns dados comportamentais foram coletados ao mesmo tempo de cada sujeito. Estou tentando analisar a situação com o seguinte modelo linear de efeitos...
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...
Estou analisando dados de 300.000 alunos em 175 escolas com um modelo logístico de efeitos mistos lineares (interceptações aleatórias). Cada aluno ocorre exatamente uma vez e os dados duram 6 anos. Como particiono a variação entre os níveis da escola e do aluno, de maneira semelhante à VPC / ICC...
O tratamento clássico da inferência estatística se baseia na suposição de que uma estatística especificada corretamente é usada. Ou seja, a distribuição que gerou os dados observados faz parte do modelo estatístico : No entanto, na maioria das situações, não podemos assumir que isso seja realmente...
Desenvolvi um sistema de prova de conceito para reconhecimento de som usando modelos mfcc e markov oculto. Dá resultados promissores quando testo o sistema em sons conhecidos. Embora o sistema, quando um som desconhecido seja inserido, retorne o resultado com a correspondência mais próxima e a...
Os dados que queremos usar como variável dependente se parecem com isso (são dados de contagem). Tememos que, uma vez que tenha um componente cíclico e uma estrutura de tendências, a regressão acabe tendendo de alguma forma. Usaremos uma regressão binomial negativa, caso isso ajude. Os dados são...
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...
Tenho uma pergunta sobre o uso de um modelo / modelo misto. O modelo básico é este: lmer(DV ~ group * condition + (1|pptid), data= df) Grupo e condição são dois fatores: o grupo possui dois níveis (grupo A, grupo B) e a condição possui três níveis (condição1, condição2, condição3). São dados de...
Alguém pode me ajudar a entender os modelos de efeito fixo / aleatório? Você pode explicar à sua maneira se tiver digerido esses conceitos ou me encaminhar para o recurso (livro, anotações, site) com endereço específico (número da página, capítulo etc.) para que eu possa aprendê-los sem nenhuma...
Gostaria de saber a diferença entre análise de dados em painel e análise de modelo misto. Que eu saiba, tanto os dados do painel quanto os modelos mistos usam efeitos fixos e aleatórios. Se sim, por que eles têm nomes diferentes? Ou eles são sinônimos? Eu li o seguinte post, que descreve a...
Eu gosto de entender a diferença entre com ou sem modelo de interceptação na regressão logística Existe alguma diferença entre eles, exceto que, com a interceptação, os coeficientes consideram o log (odds ratio) relativo ao grupo de linha de base e sem a interceptação eles consideram o log (odds)?...
Eu apenas comecei a aprender a usar Stan e rstan. A menos que eu sempre tenha ficado confuso sobre como o JAGS / BUGS funcionou, pensei que você sempre tivesse que definir uma distribuição anterior de algum tipo para cada parâmetro no modelo a ser extraído. Parece que você não precisa fazer isso em...
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...
Ao especificar um modelo de efeitos mistos cruzados, estou tentando incluir interações. No entanto, recebo a seguinte mensagem de erro: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached...
Quero desenvolver um modelo de previsão (Cox PH) para mortalidade por todas as causas em um conjunto de dados de participantes dos quais (quase) todos morreram no final do acompanhamento (por exemplo, 1 ano). Em vez de prever o risco absoluto de morrer em um determinado ponto no tempo, eu gostaria...
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...