Una pregunta vergonzosamente simple, pero parece que no se ha hecho antes en Cross Validated: ¿Cuál es la definición de un modelo de regresión? También una pregunta de soporte, ¿Qué no es un modelo de regresión? Con respecto a esto último, estoy interesado en ejemplos difíciles donde la...
Estoy revisando un documento sobre polinización, donde los datos se distribuyen binomialmente (la fruta madura o no). Así que usé glmercon un efecto aleatorio (planta individual) y un efecto fijo (tratamiento). Un revisor quiere saber si la planta tuvo un efecto en el conjunto de frutos, pero tengo...
He estado tratando de aprender qué distribuciones usar en GLM, y estoy un poco confundido sobre cuándo usar la distribución normal. En una parte de mi libro de texto, dice que una distribución normal podría ser buena para modelar los puntajes de los exámenes. En la siguiente parte, pregunta qué...
El título lo dice todo, y estoy confundido. Lo siguiente ejecuta una medida repetida aov () en R, y ejecuta lo que pensé que era una llamada equivalente a lm (), pero devuelven diferentes residuales de error (aunque las sumas de cuadrados son las mismas). Claramente, los valores residuales y...
Una pregunta probablemente muy básica sobre ANOVA multifactorial. Supongamos un diseño bidireccional donde probamos los efectos principales A, B y la interacción A: B. Cuando se prueba el efecto principal para A con SS tipo I, el efecto SS se calcula como la diferencia R SS( 1 ) - R SS( A...
¡Los gráficos a continuación son gráficos de dispersión residual de una prueba de regresión para la cual ya se han cumplido los supuestos de "normalidad", "homocedasticidad" e "independencia"! Para probar el supuesto de "linealidad" , aunque, al observar los gráficos, se puede adivinar que la...
Si se usa una variable de factor (por ejemplo, género con los niveles M y F) en la fórmula glm, se crean variables ficticias, y se pueden encontrar en el resumen del modelo glm junto con sus coeficientes asociados (por ejemplo, genderM) Si, en lugar de confiar en R para dividir el factor de esta...
Hasta donde sé, la diferencia entre el modelo logístico y el modelo de respuesta fraccional (frm) es que la variable dependiente (Y) en la que frm es [0,1], pero la logística es {0, 1}. Además, frm usa el estimador de cuasi-verosimilitud para determinar sus parámetros. Normalmente, podemos...
Estoy buscando consejos y comentarios que aborden el análisis de ratios y tasas. En el campo en el que trabajo, el análisis de las relaciones en particular está muy extendido, pero he leído algunos documentos que sugieren que esto puede ser problemático, estoy pensando en: Kronmal, Richard A....
He estado discutiendo con varios miembros del laboratorio sobre este, y hemos recurrido a varias fuentes, pero aún no tenemos la respuesta: Cuando decimos que un GLM tiene una familia de poisson , digamos, ¿estamos hablando de la distribución de los residuos o la variable de respuesta? Puntos de...
En R, hay tres métodos para formatear los datos de entrada para una regresión logística usando la glmfunción: Los datos pueden estar en formato "binario" para cada observación (por ejemplo, y = 0 o 1 para cada observación); Los datos pueden estar en el formato "Wilkinson-Rogers" (por ejemplo, y =...
Mis predicciones provenientes de un modelo de regresión logística (glm en R) no están delimitadas entre 0 y 1 como esperaba. Comprendo la regresión logística es que los parámetros de entrada y modelo se combinan linealmente y la respuesta se transforma en una probabilidad utilizando la función de...
Aquí está mi contexto para esta pregunta: por lo que puedo decir, no podemos ejecutar una regresión de mínimos cuadrados ordinarios en R cuando usamos datos ponderados y el surveypaquete. Aquí, tenemos que usar svyglm(), que en su lugar ejecuta un modelo lineal generalizado (¿qué puede ser lo...
Consideremos este conjunto de datos hipotético: set.seed(12345) num.subjects <- 10 dose <- rep(c(1,10,50,100), num.subjects) subject <- rep(1:num.subjects, each=4) group <- rep(1:2, each=num.subjects/2*4) response <- dose*dose/10 * group + rnorm(length(dose), 50, 30) df <-...
Tengo un conjunto de valores xxx e que están teóricamente relacionados exponencialmente:yyy y=axby=axsiy = ax^b Una forma de obtener los coeficientes es aplicando logaritmos naturales en ambos lados y ajustando un modelo lineal: > fit <- lm(log(y)~log(x)) > a <-
No tengo ningún fondo en matemáticas, pero entiendo cómo funciona el simple Perceptron y creo que entiendo el concepto de un hiperplano (lo imagino geométricamente como un plano en el espacio 3D que separa dos nubes de puntos, al igual que una línea se separa) dos nubes de puntos en el espacio...
Realicé un glm.nb por glm1<-glm.nb(x~factor(group)) siendo el grupo una categoría y x una variable métrica. Cuando intento obtener el resumen de los resultados, obtengo resultados ligeramente diferentes, dependiendo de si uso summary()o summary.glm. summary(glm1)me da ... Coefficients:...
Frecuentemente solía diagnosticar mis datos multivariados usando PCA (datos ómnicos con cientos de miles de variables y docenas o cientos de muestras). Los datos a menudo provienen de experimentos con varias variables categóricas independientes que definen algunos grupos, y a menudo tengo que pasar...
He leído algunas explicaciones sobre las propiedades de los modelos lineales frente a los no lineales, pero aún así a veces no estoy seguro de si un modelo disponible es lineal o no lineal. Por ejemplo, ¿el siguiente modelo es lineal o no lineal? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 +...
Estoy realizando un modelo lineal generalizado, donde tengo que especificar una familia diferente de la normal. ¿Cuál es la distribución esperada de los residuos? Por ejemplo, ¿deberían distribuirse los residuos