Preguntas etiquetadas con generalized-linear-model

Supongamos que tengo 10 estudiantes, cada uno de los cuales intenta resolver 20 problemas de matemáticas. Los problemas se califican como correctos o incorrectos (en datos largos) y el rendimiento de cada alumno se puede resumir mediante una medida de precisión (en subjdatos). Los modelos 1, 2 y 4...

Estoy enseñando una clase sobre integración de funciones de varias variables y cálculo de vectores este semestre. La clase está compuesta por la mayoría de los estudiantes de economía y de ingeniería, con un puñado de matemática y física. Enseñé esta clase el semestre pasado, y descubrí que muchos...

Una forma de encontrar la precisión del modelo de regresión logística usando 'glm' es encontrar el gráfico AUC. ¿Cómo verificar lo mismo para el modelo de regresión encontrado con la variable de respuesta continua (familia = 'gaussiano')? ¿Qué métodos se utilizan para verificar qué tan bien se...

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...

R glm y glmnet usan diferentes algoritmos. Noto diferencias no triviales entre los coeficientes estimados cuando uso ambos. Me interesa saber cuándo uno es más preciso que otro, y el momento de resolver / precisión se compensa. Específicamente me refiero al caso en el que uno establece lambda =...

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...

Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para...

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 +...

Tengo una pregunta sobre la validez del uso de RMSE (Root Mean Squared Error) para comparar diferentes modelos logísticos. La respuesta es bien 0o 1y las predicciones son las probabilidades entre 0- 1? ¿La forma aplicada a continuación también es válida con las respuestas binarias? # Using...

Tanto bayesglm()(en el paquete arm R) como varias funciones en el paquete MCMCpack están destinadas a hacer una estimación bayesiana de modelos lineales generalizados, pero no estoy seguro de que realmente estén calculando lo mismo. Las funciones MCMCpack utilizan la cadena de Markov Monte Carlo...

¿Cuáles son las diferencias en el uso de modelos lineales generalizados, como la determinación automática de relevancia (ARD) y la regresión de Ridge, en comparación con modelos de series de tiempo como Box-Jenkins (ARIMA) o suavizado exponencial para el pronóstico? ¿Existen reglas generales sobre...

Estoy ejecutando glms en R (modelos lineales generalizados). Pensé que conocía los valores, hasta que vi que llamar a un resumen para un glm no le da un valor de referencia superior del modelo en su conjunto, al menos no en el lugar donde lo hacen los modelos lineales. Me pregunto si esto se da...

Estoy confundido por las declaraciones en una página web de la UCLA sobre la regresión logística de efectos mixtos. Muestran una tabla de coeficientes de efectos fijos al ajustar dicho modelo y el primer párrafo a continuación parece interpretar los coeficientes exactamente como una regresión...

Si hay 0 en la tabla de contingencia y estamos ajustando modelos poisson / loglineales anidados (usando la glmfunción de R ) para una prueba de razón de probabilidad, ¿necesitamos ajustar los datos antes de ajustar los modelos glm (por ejemplo, agregar 1/2 a todos los recuentos)? Obviamente,...

Digamos que genero la probabilidad de un resultado basado en cierto factor y trazo la curva de ese resultado. ¿Hay alguna forma de extraer la ecuación para esa curva de R? > mod = glm(winner~our_bid, data=mydat, family=binomial(link="logit")) > summary(mod) Call: glm(formula = winner ~...

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . El siguiente código PredictNew <- predict...

Con datos continuos, una regresión lineal Y=β1+β2X2+uY=β1+β2X2+uY=\beta_1+\beta_2X_2+u supone que el término de error se distribuye N (0, σ2σ2\sigma^2 ) 1) ¿Asumimos que Var (Y | x) es igualmente ~ N (0, σ2σ2\sigma^2 )? 2) ¿Cuál es esta distribución de errores en regresión logística? Cuando los...