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...
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...
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...
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...
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...
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...
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 (...
Dos preguntas relacionadas de mi parte. Tengo un marco de datos que contiene números de pacientes en una columna (rango 10-17 pacientes) y 0s y 1s que muestran si ocurrió un incidente ese día. Estoy usando un modelo binomial para hacer retroceder la probabilidad de incidente en el número de...
He entrenado un modelo de regresión lineal, utilizando un conjunto de variables / características. Y el modelo tiene un buen rendimiento. Sin embargo, me he dado cuenta de que no hay una variable con una buena correlación con la variable predicha. ¿Como es
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...
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...
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...
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...
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...
Considere el modelo lineal simple: yy=X′ββ+ϵyy=X′ββ+ϵ\pmb{y}=X'\pmb{\beta}+\epsilon donde ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)ϵi∼i.i.d.N(0,σ2)\epsilon_i\sim\mathrm{i.i.d.}\;\mathcal{N}(0,\sigma^2) y X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} ,p≥2p≥2p\geq2 yXXX contiene una columna de constantes. Mi pregunta es, dado...
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...
¡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',...
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...
En los modelos lineales necesitamos verificar si existe una relación entre las variables explicativas. Si se correlacionan demasiado, entonces hay colinealidad (es decir, las variables se explican parcialmente entre sí). Actualmente solo estoy mirando la correlación por pares entre cada una de las...