Me gustaría ajustar un modelo lineal (lm) donde la varianza de los residuos depende claramente de la variable explicativa. La forma en que sé hacer esto es usando glm con la familia Gamma para modelar la varianza, y luego poner su inverso en los pesos en la función lm (ejemplo:...
Yo entiendo que la prueba de Wald para los coeficientes de regresión se basa en la propiedad después de que mantiene asintóticamente (por ejemplo Wasserman (2006): Todos Estadística , páginas 153, 214-215): Dondeβdenota el coeficiente de regresión estimado,^SE(β)denota el error estándar del...
Estoy buscando un estudio de caso de regresión lineal avanzado que ilustre los pasos necesarios para modelar relaciones complejas y no lineales múltiples utilizando GLM u OLS. Es sorprendentemente difícil encontrar recursos que vayan más allá de los ejemplos básicos de la escuela: la mayoría de los...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 5 años . Tengo una pregunta con respecto a la interpretación de parámetros para un GLM con una variable dependiente distribuida gamma. Esto es lo que R devuelve para mi GLM...
Una regresión de Poisson es un GLM con una función de enlace de registro. Una forma alternativa de modelar datos de recuento no distribuidos normalmente es preprocesar tomando el registro (o mejor dicho, el registro (1 + recuento) para manejar los 0). Si realiza una regresión de mínimos cuadrados...
Estoy tratando de ajustar modelos lineales generalizados a algunos conjuntos de datos de conteo que pueden o no estar dispersos. Las dos distribuciones canónicas que se aplican aquí son Poisson y Binomial Negativo (Negbin), con EV y varianza.μμ\mu Vun rPAGS= μVarP=μVar_P = \mu Vun rnortesi= μ +...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 6 años . Tengo el siguiente resultado de ejecutar la función glm. ¿Cómo puedo interpretar los siguientes valores: Desviación nula Desviación residual AIC ¿Tienen algo...
Version corta: Sabemos que la regresión logística y la regresión probit pueden interpretarse como una variable latente continua que se discretiza de acuerdo con un umbral fijo antes de la observación. ¿Hay disponible una interpretación variable latente similar para, por ejemplo, la regresión de...
Estoy tratando de diseñar por mí mismo cuando es apropiado usar qué tipo de regresión (geométrica, Poisson, binomial negativa) con datos de recuento, dentro del marco GLM (solo 3 de las 8 distribuciones GLM se usan para datos de recuento, aunque la mayoría de lo que He leído centros alrededor de...
¿Existe una alternativa (más fuerte?) A la transformación de raíz cuadrada de arcsin para datos de porcentaje / proporción? En el conjunto de datos en el que estoy trabajando en este momento, la marcada heterocedasticidad permanece después de aplicar esta transformación, es decir, la gráfica de los...
Tengo algunos datos en [0,1] que me gustaría analizar con una regresión beta. Por supuesto, hay que hacer algo para acomodar los valores de 0,1. No me gusta modificar los datos para que se ajusten a un modelo. Tampoco creo que la inflación cero y 1 sea una buena idea porque creo que en este caso...
Estoy usando R y he estado analizando mis datos con GLM con el enlace Binomial. Quiero saber cuál es el significado de la intercepción en la tabla de salida. La intercepción de uno de mis modelos es significativamente diferente, sin embargo, la variable no lo es. ¿Qué significa esto? ¿Qué es la...
Estoy tratando con un modelo lineal jerárquico bayesiano , aquí la red que lo describe. YYY representa las ventas diarias de un producto en un supermercado (observado). XXX es una matriz conocida de regresores, que incluye precios, promociones, día de la semana, clima, días festivos. SSS es el...
Tenemos muchas buenas discusiones sobre la separación perfecta en la regresión logística. Tal como, la regresión logística en R resultó en una separación perfecta (fenómeno de Hauck-Donner). ¿Ahora que? y el modelo de regresión logística no converge . Personalmente, todavía siento que no es...
Tengo una gráfica de valores residuales de un modelo lineal en función de los valores ajustados donde la heterocedasticidad es muy clara. Sin embargo, no estoy seguro de cómo proceder ahora porque, por lo que entiendo, esta heterocedasticidad invalida mi modelo lineal. (¿Está bien?) Use un ajuste...
Necesito algunos consejos sobre dos dilemas principales en mi investigación, que es un estudio de caso de 3 grandes productos farmacéuticos e innovación. El número de patentes por año es la variable dependiente. Mis preguntas son ¿Cuáles son los criterios más importantes para un buen modelo?...
Tengo una tabla de datos T1, que contiene casi mil variables (V1) y alrededor de 200 millones de puntos de datos. Los datos son escasos y la mayoría de las entradas son NA. Cada punto de datos tiene un par único de identificación y fecha para distinguir de otro. Tengo otra tabla T2, que contiene...
Esto parece muy elemental, pero siempre me atoro en este punto ... La mayoría de los datos con los que trato no son normales, y la mayoría de los análisis se basan en una estructura GLM. Para mi análisis actual, tengo una variable de respuesta que es "velocidad de marcha" (metros / minuto). ¡Es...
Algunos de ustedes podrían haber leído este bonito artículo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) No log-transforma los datos de recuento. Methods in Ecology and Evolution 1: 118–122. Klick . En mi campo de investigación (ecotoxicología) estamos lidiando con experimentos pobremente replicados y los GLM no...
Casi todo lo que leo sobre regresión lineal y GLM se reduce a esto: donde es una función no creciente o no decreciente de y es el parámetro que usted estimar y probar hipótesis sobre. Hay docenas de funciones de enlace y transformaciones de y para hacer una función lineal de .f ( x , β ) y x y f (...