Perguntas com a marcação «model»

Da Wikipedia Existem duas suposições comuns feitas sobre o efeito específico individual, a suposição de efeitos aleatórios e a suposição de efeitos fixos. A suposição de efeitos aleatórios (feita em um modelo de efeitos aleatórios) é que os efeitos específicos individuais não estão...

Gostaria de saber se o intervalo de previsão e o intervalo credível avaliam a mesma coisa. Por exemplo, com uma regressão linear, quando você estima o intervalo de previsão de um valor ajustado, estima os limites do intervalo no qual espera que seu valor caia. Inversamente, para um intervalo de...

Eu tenho uma regressão logística de interceptação aleatória (devido a medições repetidas) e gostaria de fazer alguns diagnósticos, especificamente sobre discrepâncias e observações influentes. Eu olhei para resíduos para ver se há observações que se destacam. Mas também gostaria de ver algo como...

Estou reproduzindo um exemplo dos modelos Generalizado, Linear e Misto . Meu MWE está abaixo: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates,...

Ao procurar qualquer informação sobre o modelo marginal e o modelo de efeitos aleatórios , e como escolher entre eles, encontrei algumas informações, mas era uma explicação abstrata matemática mais ou menos (como por exemplo aqui: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). Em algum...

Como suposição de regressão linear, a normalidade da distribuição do erro às vezes é erroneamente "estendida" ou interpretada como a necessidade de normalidade de y ou x. É possível construir um cenário / conjunto de dados em que X e Y não sejam normais, mas o termo do erro é e, portanto, as...

No GLM, assumindo um escalar e para a distribuição subjacente com pdf Pode ser mostrado que . Se a função de link g (\ cdot) satisfizer o seguinte, g (\ mu) = \ theta = X '\ beta em que X' \ beta é o preditor linear, então g (\ cdot) será chamada de função de link canônico para este...

Estou procurando conselhos sobre como analisar dados complexos de pesquisas com modelos multiníveis em R. Eu usei o surveypacote para ponderar probabilidades desiguais de seleção em modelos de um nível, mas este pacote não possui funções para modelagem multinível. O lme4pacote é ótimo para...

Por técnicas de regularização, estou me referindo a laço, regressão de crista, rede elástica e similares. Considere um modelo preditivo de dados de assistência médica que contenha dados demográficos e de diagnóstico em que está sendo previsto o tempo de internação. Para alguns indivíduos, há...

Eu tenho 100.000 observações (9 variáveis ​​indicadoras fictícias) com 1000 positivos. A regressão logística deve funcionar bem neste caso, mas a probabilidade de corte me intriga. Na literatura comum, escolhemos um ponto de corte de 50% para prever 1s e 0s. Não posso fazer isso, pois meu modelo...

Considere um modelo linear de interceptação aleatória. Isso é equivalente à regressão linear GEE com uma matriz de correlação de trabalho intercambiável. Suponhamos que os preditores são e X 3 e os coeficientes para estes são preditores β 1 , β 2 , e β 3 . Qual é a interpretação dos coeficientes no...

Estou tentando executar um modelo para estimar quão bem as doenças catastróficas, como tuberculose, AIDS etc afetam os gastos com hospitalização. Eu tenho "por custo de hospitalização" como variável dependente e vários marcadores individuais como variáveis ​​independentes, quase todos fictícios,...

Minha pergunta é baseada nesta resposta que mostrou qual lme4::lmermodelo corresponde a uma ANOVA de medidas repetidas nos dois sentidos: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2,...

Medimos duas variáveis, e o gráfico de dispersão parece sugerir vários modelos "lineares". Existe uma maneira de tentar destilar esses modelos? Identificar outras variáveis ​​independentes acabou sendo difícil. Ambas as variáveis ​​são fortemente inclinadas para a esquerda (em direção aos...

Estou executando um glmm com uma variável de resposta binomial e um preditor categórico. O efeito aleatório é dado pelo design aninhado usado para a coleta de dados. Os dados são assim: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels: no_injection control sucrose...

Eu tenho um experimento no qual estou fazendo medições de uma variável normalmente distribuída ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Entretanto, experimentos anteriores forneceram algumas evidências de que o desvio padrão é uma função afim de uma variável independente , ou...

Acabei de ser apresentado à distribuição Tweedie (veja isto ou isto ), mas estou tendo dificuldade em encontrar qual é a função de link para um modelo linear generalizado

Eu construí um modelo de glm em R e o testei usando um grupo de teste e treinamento, por isso estou confiante de que funciona bem. Os resultados de R são: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05 5.438e-06...

Estou tentando especificar uma fórmula para um modelo linear de efeitos mistos (com lme4) para o meu design experimental, mas não tenho certeza se estou fazendo certo. O design: basicamente estou medindo um parâmetro de resposta nas plantas. Eu tenho 4 níveis de tratamento e 2 níveis de irrigação....

Eu ajustei um modelo mais recente com o seguinte (embora composto): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Eu realmente gostaria de criar um intervalo de confiança para cada efeito usando a seguinte