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...
Hola, tengo dos problemas que suenan como candidatos naturales para modelos multinivel / mixtos, que nunca he usado. El más simple, y que espero probar como introducción, es el siguiente: los datos parecen muchas filas del formulario x y innergroup outergroup donde x es una covariable numérica...
Estoy buscando un libro de introducción al nivel intermedio sobre modelos lineales generalizados. Idealmente, además de la teoría detrás de los modelos, me gustaría que incluyera aplicaciones y ejemplos en R u otro lenguaje de programación. Escuché que SAS también es una opción popular. Tengo la...
¡Estoy realmente sorprendido por el hecho de que Poisson GLM acepta números no enteros! Mira: Datos (contenido de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R script: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...
Se puede realizar una regresión logit en R usando dicho código: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 Parece que el algoritmo de...
Tengo datos de densidad de peces que estoy tratando de comparar entre varias técnicas de recolección diferentes, los datos tienen muchos ceros y el histograma parece vaugley apropiado para una distribución de Poisson, excepto que, como densidades, no son datos enteros. Soy relativamente nuevo en...
La regresión beta (es decir, GLM con distribución beta y generalmente la función de enlace logit) a menudo se recomienda para tratar la respuesta, también conocida como variable dependiente que toma valores entre 0 y 1, como fracciones, razones o probabilidades: regresión para un resultado...
Tengo seis variables dependientes (datos de conteo) y varias variables independientes, veo que en un MMR el script es así: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) Pero, dado que mis datos son recuentos, quiero usar un modelo lineal generalizado y probé...
Pregunta simple: ¿Cómo especificar una distribución lognormal en el argumento de la familia GLM en R? No pude encontrar cómo se puede lograr esto. ¿Por qué lognormal (o exponencial) no es una opción en el argumento familiar? En algún lugar de los R-Archives leí que uno simplemente tiene que usar...
Estamos trabajando con algunas regresiones logísticas y nos hemos dado cuenta de que la probabilidad estimada promedio siempre es igual a la proporción de unos en la muestra; es decir, el promedio de los valores ajustados es igual al promedio de la muestra. ¿Alguien puede explicarme la razón o...
Siempre me cuesta explicar las técnicas estadísticas al público sin antecedentes estadísticos. Si quisiera explicar qué es GLM a esa audiencia (sin descartar la jerga estadística), ¿cuál sería la mejor manera o la más efectiva? Usualmente explico GLM con tres partes: (1) el componente aleatorio...
Como se explica en este folleto del curso (página 1) , se puede escribir un modelo lineal en la forma: y=β1x1+⋯+βpxp+εi,y=β1x1+⋯+βpxp+εi, y = \beta_1 x_{1} + \cdots + \beta_p x_{p} + \varepsilon_i, donde es la variable de respuesta y es la variable explicativa .yyyxixix_{i}ithithi^{th} A menudo,...
Mis preguntas son: ¿Se garantiza que los modelos lineales generalizados (GLM) converjan a un máximo global? Si es así, ¿por qué? Además, ¿qué restricciones hay en la función de enlace para asegurar la convexidad? Mi comprensión de los GLM es que maximizan una función de probabilidad altamente...
¿Cuál es la estrategia adecuada para decidir qué modelo usar con los datos de conteo? Tengo datos de recuento que necesito modelar como modelo multinivel y me recomendaron (en este sitio) que la mejor manera de hacerlo es a través de errores o MCMCglmm. Sin embargo, todavía estoy tratando de...
Todavía soy bastante nuevo en los modelos lineales generalizados, y lucho con mucha notación en la mayoría de los textos GLM que he recogido. ¿Hay libros GLM extremadamente populares que se prestan mejor a la
Sé que los Residuos de Pearson estandarizados se obtienen de una manera probabilística tradicional: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πiπi(1−πi) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} y los residuos de desviación se obtienen de una manera más estadística (la contribución de cada punto a la...
Tengo curiosidad acerca de por qué tratamos el ajuste de GLMS como si fueran un problema especial de optimización. ¿Son ellos? Me parece que son solo la máxima probabilidad, y que escribimos la probabilidad y luego ... ¡la maximizamos! Entonces, ¿por qué utilizamos la puntuación de Fisher en lugar...
¿Cuáles son los beneficios de especificar una estructura de covarianza en un GLM (en lugar de tratar todas las entradas fuera de la diagonal en la matriz de covarianza como cero)? Además de reflejar lo que uno sabe de los datos, ¿lo hace? mejorar la bondad de ajuste? mejorar la precisión...
Una distribución Tweedie puede modelar datos asimétricos con una masa de punto en cero cuando el parámetro ppagp (exponente en la relación media-varianza) está entre 1 y 2. Del mismo modo, un modelo inflado a cero (ya sea continuo o discreto) puede tener una gran cantidad de ceros. Tengo...
Cuando se realiza un GLM y se obtiene el error "no definido debido a singularidades" en la salida de anova, ¿cómo se contrarresta este error? Algunos han sugerido que se debe a la colinealidad entre covariables o que uno de los niveles no está presente en el conjunto de datos (ver: interpretación...