Considere un problema estadístico en el que tiene una responsevariable que desea describir condicional en una explanatoryvariable y una nestedvariable, donde la variable anidada solo surge como una variable significativa para valores particulares de la variable explicativa . En los casos en que la...
Debo confesar que anteriormente no había oído hablar de ese término en ninguna de mis clases, licenciatura o posgrado. ¿Qué significa que una regresión logística sea bayesiana? Estoy buscando una explicación con una transición de logística regular a logística bayesiana similar a la...
Estoy tratando de modelar las intensidades medias de parásitos que afectan a un huésped en R usando un modelo binomial negativo. Sigo recibiendo 50 o más advertencias que dicen: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 ¿Cómo puedo lidiar con esto? Mi código se ve así:...
Estoy reproduciendo un ejemplo de modelos generalizados, lineales y mixtos . Mi MWE está abajo: 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,...
He construido un modelo glm en R y lo he probado usando un grupo de prueba y entrenamiento, así que estoy seguro de que funciona bien. Los resultados de R son: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05...
En GLM, suponiendo un escalar y para la distribución subyacente con pdf Se puede demostrar que . Si la función de enlace cumple lo siguiente, donde es el predictor lineal, entonces se llama la función de enlace canónico para esto
Soy relativamente nuevo en R, y estoy tratando de ajustar un modelo a los datos que consisten en una columna categórica y una columna numérica (entera). La variable dependiente es un número continuo. Los datos tienen el siguiente formato: predCateg, predIntNum, ResponseVar Los datos se parecen a...
Tengo 100,000 observaciones (9 variables indicadoras ficticias) con 1000 positivos. La regresión logística debería funcionar bien en este caso, pero la probabilidad de corte me desconcierta. En la literatura común, elegimos 50% de corte para predecir 1s y 0s. No puedo hacer esto ya que mi modelo...
¿Cuál es la diferencia estadística entre hacer una regresión lineal en R con el formulaconjunto en y ~ x + 0lugar de y ~ x? ¿Cómo interpreto esos dos resultados
Estoy tratando de ejecutar un modelo para estimar qué tan bien las enfermedades catastróficas como la tuberculosis, el SIDA, etc. afectan el gasto en hospitalización. Tengo "costo por hospitalización" como variable dependiente y varios marcadores individuales como variables independientes, casi...
Me acaban de presentar la distribución Tweedie (vea esto o esto ) pero me cuesta encontrar cuál es la función de enlace para un modelo lineal generalizado
Estoy ejecutando un glmm con una variable de respuesta binomial y un predictor categórico. El efecto aleatorio viene dado por el diseño anidado utilizado para la recopilación de datos. Los datos se ven así: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels:...
Mi pregunta revela mi pobre comprensión de la regresión de Poisson y los GLM en general. Aquí hay algunos datos falsos para ilustrar mi pregunta: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Algunas funciones personalizadas para devolver psuedo-R2: ###...
Tengo una pregunta sobre si usar o no un desplazamiento. Suponga un modelo muy fácil, donde desea describir el número (general) de goles en el hockey. Entonces tienes goles, número de juegos jugados y un "delantero" ficticio variable que es igual a 1 si el jugador es delantero y 0 en caso...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
Tengo una pregunta sobre los modelos lineales generalizados (GLM). Mi variable dependiente (DV) es continua y no normal. Así que log lo transformé (todavía no es normal pero lo mejoré). Quiero relacionar el DV con dos variables categóricas y una covariable continua. Para esto quiero realizar un...
He ejecutado modelos binomiales negativos y cuasi-Poisson basados en un enfoque de prueba de hipótesis. Mis modelos finales que usan ambos métodos tienen diferentes covariables e interacciones. Parece que no hay patrones cuando trazo mis residuos en ambos casos. Por lo tanto, me preguntaba qué...
En Rpodemos "ponderar previamente" una glmregresión a través del parámetro de pesos . Por ejemplo: glm.D93 <- glm(counts ~ outcome + treatment, family = poisson(), weights=w) ¿Cómo se puede lograr esto en una JAGSo BUGSmodelo? Encontré un artículo discutiendo esto, pero ninguno de ellos...
En el siguiente código realizo una regresión logística en datos agrupados usando glm y "a mano" usando mle2. ¿Por qué la función logLik en R me da una probabilidad de registro logLik (fit.glm) = - 2.336 que es diferente del logLik (fit.ml) = - 5.514 que obtengo a mano? library(bbmle) #successes...
Simplemente estoy tratando de recalcular con dnorm () la probabilidad de registro proporcionada por la función logLik de un modelo lm (en R). Funciona (casi perfectamente) para un gran número de datos (por ejemplo, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 +...