Na página 232 de "Um companheiro R para regressão aplicada", Fox e Weisberg observam Somente a família gaussiana tem variação constante e, em todos os outros GLMs, a variação condicional de y em depende dexx\bf{x}μ ( x )μ(x)\mu(x) Anteriormente, eles observam que a variação condicional do...
Estou interessado em prever Ye estou estudando diferentes duas técnicas de medição X1e X2. Pode ser, por exemplo, que eu quero prever o sabor de uma banana, medindo quanto tempo ela está sobre a mesa ou medindo o número de manchas marrons na banana. Quero saber qual das técnicas de medição é...
Eu tenho modelos como este: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~...
Estou pensando em um problema que é prever o log (gasto) de um cliente usando regressão linear. Estou pensando em quais recursos usar como entrada e me perguntando se seria bom usar o percentil de uma variável como entradas. Por exemplo, eu poderia usar a receita das empresas como insumo. O que...
Oi eu estou lutando para entender Ref.df na tela de saída em R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * O que significa e é necessário incluir esse termo para apresentar os resultados do GAM em...
Pergunta : A configuração abaixo é uma implementação sensata de um modelo Hidden Markov? Eu tenho um conjunto de dados de 108,000observações (realizadas ao longo de 100 dias) e aproximadamente 2000eventos ao longo de todo o período de observação. Os dados se parecem com a figura abaixo, onde a...
Estou tentando estimar o efeito de 2 medicamentos ( drug1, drug2) na probabilidade de um paciente cair ( event). Os pacientes podem cair mais de uma vez e podem ser colocados ou retirados dos medicamentos a qualquer momento. Minha pergunta é como os dados devem ser estruturados com relação ao...
Não entendo por que converter uma rede bayesiana em um gráfico de fatores é bom para a inferência bayesiana? Minhas perguntas são: Qual é a vantagem de usar o gráfico de fatores no raciocínio bayesiano? O que aconteceria se não o usássemos? Quaisquer exemplos concretos serão...
Estou apenas tentando implementar o algoritmo de Baum-Welch em escala e encontrei um problema em que minhas variáveis anteriores, após a escala, ultrapassam o valor de 1. Isso é normal? Afinal, as probabilidades não devem exceder 1. Estou usando o fator de escala que obtive das variáveis...
Por padrão, quando usamos uma glmfunção em R, utiliza a mínimos quadrados iterativo reponderadas método (IWLS) para encontrar a estimativa da probabilidade máxima dos parâmetros. Agora eu tenho duas perguntas. As estimativas da IWLS garantem o máximo global da função de probabilidade? Com base no...
Eu tenho esses dados: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Fiz uma regressão de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") E uma regressão binomial...
Estou procurando pelo algoritmo de regressão linear mais adequado para dados cuja variável independente (x) possui um erro de medição constante e a variável dependente (y) possui um erro dependente do sinal. A imagem acima ilustra minha
Eu tenho um conjunto de dados de cerca de 5000 recursos. Para esses dados, usei o teste Chi Square para seleção de recursos; depois disso, obtive cerca de 1500 variáveis que mostraram relação de significância com a variável resposta. Agora eu preciso ajustar a regressão logística nisso. Estou...
Estou ajustando um glmermodelo no lme4pacote R. Estou procurando uma tabela anova com o valor p mostrado nela, mas não consigo encontrar nenhum pacote que se encaixe nela. É possível fazer isso em R? O modelo que estou ajustando é da forma: model1<-glmer(dmn~period*teethTreated+(1|fullName),...
Quero gerar tempo de sobrevivência a partir de um modelo de riscos proporcionais de Cox que contenha covariáveis dependentes do tempo. O modelo é h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) onde é gerado a partir do binômio...
Devo incluir efeitos aleatórios em um modelo, mesmo que não sejam estatisticamente significativos? Eu tenho um desenho experimental de medidas repetidas, no qual cada indivíduo experimenta três tratamentos diferentes em ordem aleatória. Eu gostaria de controlar quaisquer efeitos individuais e de...
Eu tenho uma pergunta metodológica e, portanto, nenhum conjunto de dados de amostra está anexado. Estou planejando fazer uma regressão de Cox ajustada no escore de propensão que visa examinar se um determinado medicamento reduzirá o risco de um resultado. O estudo é observacional, composto por...
Quero calcular as taxas de incidência para apresentar as taxas de risco, a fim de apresentar medidas de risco relativas e absolutas. Vi em outros estudos que essas taxas de incidência podem ser calculadas usando modelos de Poisson com tempo de acompanhamento no modelo como um deslocamento. Então,...
Estou com problemas para obter resultados equivalentes entre um aovmodelo de medidas repetidas entre dentro e um lmermodelo misto. Meus dados e script têm a seguinte aparência data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id FITNESS TEST...
Na regressão linear, encontrei um resultado agradável que, se encaixarmos no modelo E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y]=β1X1+β2X2+c,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, então, se padronizarmos e centralizarmos os dados , e ,X 1 X 2YYYX1X1X_1X2X2X_2 R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R2=Cor(Y,X1)β1+Cor(Y,X2)β2.R^2 =...