Este documento utiliza modelos lineales generalizados (distribuciones binomiales y de errores binomiales negativos) para analizar los datos. Pero luego, en la sección de análisis estadístico de los métodos, está esta declaración: ... y en segundo lugar modelando los datos de presencia utilizando...
Pensé que la función de enlace canónico proviene del parámetro natural de la familia exponencial. Digamos, considere la familia then \ theta = \ theta (\ mu) es la función de enlace canónico. Tome la distribución de Bernoulli como ejemplo, tenemos P (Y = y) = \ mu ^ {y} (1- \ mu) ^ {1-y} = \...
Después de un año en la escuela de posgrado, mi comprensión de los "mínimos cuadrados ponderados" es la siguiente: let , sea una matriz de diseño , \ boldsymbol \ beta \ in \ mathbb {R} ^ p sea un vector de parámetros, \ boldsymbol \ epsilon \ in \ mathbb {R} ^ n sea un vector de error tal...
Me he encontrado con una serie de preguntas prácticas al modelar datos de conteo de investigaciones experimentales utilizando un experimento dentro del sujeto. Describo brevemente el experimento, los datos y lo que he hecho hasta ahora, seguido de mis preguntas. Se mostraron cuatro películas...
¿Es incorrecto que las splines solo estén disponibles en los modelos GAM y no en los modelos GLM? Escuché esto hace un tiempo, y me pregunto si esto es solo una idea falsa, o si tiene algo de verdad. Aquí hay una
Antecedentes: Estoy tratando de seguir la revisión de Princeton de la estimación de MLE para GLM . Entiendo los conceptos básicos de la estimación MLE: likelihood, score, observada y esperada Fisher informationy la Fisher scoringtécnica. Y sé cómo justificar la regresión lineal simple con la...
Aquí hay un pequeño ejemplo: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) Ahora con el base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)...
Dado el mismo conjunto de covariables y familia de distribución, ¿cómo puedo comparar modelos con diferentes funciones de enlace? Creo que la respuesta correcta aquí es "AIC / BIC", pero no estoy 100% seguro. ¿Es posible tener modelos anidados si tienen un enlace
Tengo un conjunto de datos que representa la disminución exponencial. Me gustaría ajustar una función exponencial a estos datos. He intentado iniciar sesión transformando la variable de respuesta y luego usando mínimos cuadrados para ajustar una línea; usando un modelo lineal generalizado con una...
Me dieron un conjunto de datos que contiene la cantidad de premios ganados por los estudiantes en una escuela secundaria donde los predictores de la cantidad de premios ganados incluyen el tipo de programa en el que el estudiante se inscribió y la puntuación en su examen final de matemáticas. Me...
He leído que la regresión de crestas podría lograrse simplemente agregando filas de datos a la matriz de datos original, donde cada fila se construye usando 0 para las variables dependientes y la raíz cuadrada de o cero para las variables independientes. Luego se agrega una fila adicional para cada...
Para calcular las predicciones promediadas por el modelo en la escala de respuesta de un GLM, ¿cuál es "correcto" y por qué? Calcule la predicción promedio del modelo en la escala del enlace y luego vuelva a transformar a la escala de respuesta, o Transforme las predicciones a la escala de...
¿Cuál es la importancia de la distinción entre modelos lineales y no lineales? La pregunta Modelo lineal no lineal versus generalizado: ¿Cómo se refiere a la regresión logística, de Poisson, etc.? y su respuesta fue una aclaración extremadamente útil de la linealidad / no linealidad de los modelos...
¿Qué explica las diferencias en los valores p en los siguientes aovy las lmllamadas? ¿La diferencia solo se debe a los diferentes tipos de cálculos de sumas de
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
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Cuando se usan splines cúbicas naturales (es decir, restringidas), las funciones básicas creadas son altamente colineales, y cuando se usan en una regresión parecen producir estadísticas muy altas de VIF (factor de inflación de varianza), lo que indica multicolinealidad. Cuando se considera el caso...
Según mis resultados, parece que GLM Gamma cumple con la mayoría de los supuestos, pero ¿es una mejora valiosa sobre el LM transformado por registro? La mayoría de la literatura que he encontrado trata sobre Poisson o Binomial GLM. El artículo EVALUACIÓN DE LAS ASUNCIONES DE MODELO LINEAL...
Tenemos datos con un resultado binario y algunas covariables. Usé regresión logística para modelar los datos. Solo un simple análisis, nada extraordinario. Se supone que el resultado final es una curva de dosis-respuesta donde mostramos cómo cambia la probabilidad para una covariable específica....
Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu...