Perguntas com a marcação «model»

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Se deve ser utilizado um deslocamento na regressão de Poisson ao prever o total de gols marcados pelos jogadores de hóquei

Eu tenho uma pergunta sobre se deve ou não usar um deslocamento. Suponha um modelo muito fácil, onde você deseja descrever o número (geral) de gols no hóquei. Então você tem gols, número de jogos jogados e uma variável dummy "atacante" que é igual a 1 se o jogador for atacante e 0 caso contrário....

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Variável categórica de regressão linear R valor "oculto"

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída fornecida...

r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction
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Como você usa o algoritmo EM para calcular MLEs para uma formulação de variável latente de um modelo de Poisson inflado com zero?

O modelo de regressão de Poisson inflado com zero é definido para uma amostra por e assume ainda que os parâmetros e atendem(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yi={0kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi={0with probability pi+(1−pi)e−λikwith...

generalized-linear-model maximum-likelihood poisson-distribution expectation-maximization latent-variable
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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion
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REML vs ML stepAIC

Sinto-me impressionado depois de tentar pesquisar na literatura sobre como executar minha análise de modelo misto, seguindo-a com o uso da AIC para selecionar o melhor modelo ou modelos. Não acho que meus dados sejam tão complicados, mas estou procurando uma confirmação de que o que fiz foi correto...

r lme4-nlme random-effects-model aic