¿Cuál es la diferencia entre el modelo Logit y Probit ? Aquí estoy más interesado en saber cuándo usar la regresión logística y cuándo usar Probit. Si hay alguna literatura que lo defina usando R , eso también sería
Una transformación de un parámetro que gobierna una distribución de respuesta que se usa como una parte crucial del modelo lineal generalizado para mapear el rango de ese parámetro (que puede ser de 0 a 1, o solo valores positivos, por ejemplo) a la recta numérica real . ( - ∞ , + ∞ ) (−∞,+∞)
¿Cuál es la diferencia entre el modelo Logit y Probit ? Aquí estoy más interesado en saber cuándo usar la regresión logística y cuándo usar Probit. Si hay alguna literatura que lo defina usando R , eso también sería
¿Cuál es la diferencia entre los términos 'función de enlace' y 'función de enlace canónico'? Además, ¿hay alguna ventaja (teórica) de usar uno sobre el otro? Por ejemplo, una variable de respuesta binaria se puede modelar usando muchas funciones de enlace como logit , probit , etc. Pero, logit...
Estoy tratando de entender la filosofía detrás del uso de un modelo lineal generalizado (GLM) frente a un modelo lineal (LM). He creado un conjunto de datos de ejemplo a continuación donde: log(y)=x+εlog(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon El ejemplo no tiene el error como una función de la...
¿Cuál es el propósito de la función de enlace como componente del modelo lineal generalizado? ¿Por qué lo necesitamos? Wikipedia dice: Puede ser conveniente hacer coincidir el dominio de la función de enlace con el rango de la media de la función de distribución ¿Cuál es la ventaja de hacer...
Tengo una pregunta sobre la semántica sobre la que me gustaría la opinión de otros estadísticos. Sabemos que modelos como el logístico, Poisson, etc. se encuentran bajo el paraguas de modelos lineales generalizados. El modelo incluye funciones no lineales de los parámetros, que a su vez pueden...
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...
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 (...
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...
He estado pensando en este problema. La función logística habitual para modelar datos binarios es: Sin embargo, ¿es la función logit, que es una curva en forma de S, siempre la mejor para modelar los datos? Tal vez tenga razones para creer que sus datos no siguen la curva en forma de S normal...
Tengo un modelo lineal generalizado que adopta una distribución gaussiana y una función de enlace de registro. Después de ajustar el modelo, verifico los residuos: gráfico QQ, residuos frente a valores pronosticados, histograma de residuos (reconociendo que se necesita la debida precaución). Todo...
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} = \...
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...
Estoy llevando a cabo una regresión de Poisson con el objetivo final de comparar (y tomar la diferencia de) los recuentos medios pronosticados entre dos niveles de factores en mi modelo: , mientras otras covariables modelo (que son todas binarias) constantes. Me preguntaba si alguien podría...
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
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...
Quiero ajustar un modelo lineal por R con family=binomial(link="identity"), sin embargo, la familia binomial no tiene un enlace de identidad. ¿Qué tengo que
Actualmente estoy trabajando para modelar muertes por SIDA a lo largo del tiempo usando un GLM en R. Sé que hay dos opciones posibles para la función de enlace para datos de Poisson, log y raíz cuadrada. Sé que la raíz cuadrada incluso resolvería los problemas de variabilidad, mientras que el...
Estoy tratando de estimar un modelo de elección ocupacional con tres opciones. ¿Hay alguna alternativa al uso de la regresión logística multinomial cuando se manejan resultados categóricos tan desordenados? Cuando se trata de variables dependientes binarias, parece haber varias opciones, como el...
Así que aquí estoy estudiando modelos lineales generalizados. Sé que esta pregunta es bastante ingenua y simple, pero no sé exactamente por qué la función canónica de enlace es tan útil. ¿Podría alguien proporcionarme una intuición sobre este