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 muestra de 1,449 puntos de datos que no están correlacionados (r-cuadrado 0,006). Al analizar los datos, descubrí que al dividir los valores de las variables independientes en grupos positivos y negativos, parece haber una diferencia significativa en el promedio de la variable...
Vi esta notación para los mínimos cuadrados ordinarios aquí . minw∥Xw−y∥22minw‖Xw−y‖22 \min_w \left\| Xw - y \right\|^2_2 Nunca he visto las barras dobles y los 2 en la parte inferior. ¿Que significan esos símbolos? ¿Tienen terminología específica para
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...
Supongamos que tengo un NNN -vector YYY de variables dependientes, y un NNN -vector XXX de variable independiente. Cuando YYY se traza contra 1X1X\frac{1}{X} , veo que hay una relación lineal (tendencia al alza) entre los dos. Ahora, esto también significa que hay una tendencia a la baja lineal...
¿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...
Hay algunas explicaciones que puedo encontrar que describen cómo interpretar los coeficientes de regresión lineal después de diferenciar una serie de tiempo (para eliminar una raíz unitaria). ¿Es tan simple que no hay necesidad de decirlo formalmente? (Soy consciente de esta pregunta , pero no...
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...
En R, ¿por qué la configuración predeterminada de qqplot(linear model)uso de los residuos estandarizados en el eje y? ¿Por qué R no usa los residuos
Usando R, he ajustado un modelo lineal para una variable de respuesta única a partir de una combinación de predictores continuos y discretos. Esto es súper básico, pero tengo problemas para comprender cómo funciona un coeficiente para un factor discreto. Concepto: Obviamente, el coeficiente de la...
Sé que esta es probablemente una pregunta básica ... Pero parece que no encuentro la respuesta. Estoy adaptando un GLM con una familia de Poisson, y luego intenté echar un vistazo a las predicciones, sin embargo, el desplazamiento parece tenerse en
En la página 232 de "Un compañero de R para la regresión aplicada", Fox y Weisberg observan Solo la familia gaussiana tiene una varianza constante, y en todos los demás GLM la varianza condicional de y en depende de μ ( x )XX\bf{x}μ ( x )μ(X)\mu(x) Anteriormente, observaron que la varianza...
Estoy tratando de ayudar a un estudiante de un colega. El estudiante observó y contó el comportamiento de las aves (número de llamadas) en una configuración experimental. No se pudo determinar el número de llamadas atribuibles a un ave observada específica durante cada experimento, pero fue posible...
Estoy simulando ensayos de Bernoulli con un entre grupos y luego el modelo correspondiente con el paquete:logitθ ∼ N( logitθ0 0,12)logitθ∼norte(logitθ0 0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <-...
El siguiente modelo logístico multinivel con una variable explicativa en el nivel 1 (nivel individual) y una variable explicativa en el nivel 2 (nivel grupal): π 0 j = γ 00 + γ 01 z j + u 0 j … ( 2 ) π 1 j = γ 10 + γ 11 z j + u 1 j … ( 3
Preguntas: ¿Se utilizan modelos lineales inadecuados en la práctica o se describe algún tipo de curiosidad de vez en cuando en revistas científicas? Si es así, ¿en qué áreas se utilizan? ¿Hay otros ejemplos de tales modelos? Finalmente, ¿serían correctos los errores estándar, los valores , R 2,...
En mi campo, la forma habitual de graficar datos emparejados es como una serie de segmentos de línea delgada y delgada, superpuestos con la mediana y el IC de la mediana para los dos grupos: Sin embargo, este tipo de gráfico se vuelve mucho más difícil de leer a medida que aumenta el número de...