El fenómeno de 'sobredispersión' en un GLM surge cada vez que usamos un modelo que restringe la varianza de la variable de respuesta, y los datos exhiben una mayor varianza de la que permite la restricción del modelo. Esto ocurre comúnmente cuando se modelan datos de conteo utilizando un Poisson...
Me gustaría hacer coincidir las salidas de lmer (realmente glmer) con un ejemplo binomial de juguete. He leído las viñetas y creo que entiendo lo que está pasando. Pero al parecer no. Después de atascarme, arreglé la "verdad" en términos de los efectos aleatorios y busqué solo la estimación de los...
Estoy interesado en cambiar las hipótesis nulas usando glm()en R. Por ejemplo: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) prueba la hipótesis de que . ¿Qué pasa si quiero cambiar el valor nulo a = algún valor arbitrario, dentro ? p=0.5p=0.5p = 0.5pppglm() Sé que esto...
Estoy haciendo una regresión de riesgos proporcionales de Cox en R usando coxph, que incluye muchas variables. Los residuos de Martingala se ven geniales, y los residuos de Schoenfeld son excelentes para CASI TODAS las variables. Hay tres variables cuyos residuos de Schoenfeld no son planos, y la...
Tengo un ejemplo trabajado (en R), que estoy tratando de entender más. Estoy usando Limma para crear un modelo lineal y estoy tratando de entender lo que sucede paso a paso en los cálculos de cambio de pliegue. Principalmente estoy tratando de averiguar qué sucede para calcular los coeficientes....
Así que he estado jugando con SVM y me pregunto si esto es algo bueno: Tengo un conjunto de características continuas (0 a 1) y un conjunto de características categóricas que convertí en variables ficticias. En este caso particular, codifico la fecha de la medición en una variable ficticia: Hay 3...
Uno de los problemas que siempre he tenido con los modelos mixtos es descubrir visualizaciones de datos, del tipo que podría terminar en un papel o póster, una vez que uno tiene los resultados. En este momento, estoy trabajando en un modelo de efectos mixtos de Poisson con una fórmula similar a la...
Una distribución Tweedie puede modelar datos asimétricos con una masa de punto en cero cuando el parámetro ppagp (exponente en la relación media-varianza) está entre 1 y 2. Del mismo modo, un modelo inflado a cero (ya sea continuo o discreto) puede tener una gran cantidad de ceros. Tengo...
¿Cuáles son los beneficios de especificar una estructura de covarianza en un GLM (en lugar de tratar todas las entradas fuera de la diagonal en la matriz de covarianza como cero)? Además de reflejar lo que uno sabe de los datos, ¿lo hace? mejorar la bondad de ajuste? mejorar la precisión...
Quiero desarrollar un modelo de predicción (Cox PH) para la mortalidad por todas las causas en un conjunto de datos de participantes de los cuales (casi) todos murieron al final del seguimiento (por ejemplo, 1 año). En lugar de predecir el riesgo absoluto de morir en un momento determinado, me...
En un artículo reciente, instalé un modelo de efectos fijos de tres vías. Como uno de los factores no era significativo (p> 0.1), lo eliminé y volví a instalar el modelo con dos efectos fijos y una interacción. Acabo de recibir comentarios de los árbitros, para citar: Ese tiempo no fue un...
Quiero incluir el tiempo dedicado a hacer algo (semanas de lactancia materna, por ejemplo) como una variable independiente en un modelo lineal. Sin embargo, algunas observaciones no se involucran en el comportamiento en absoluto. Codificarlos como 0 no es realmente correcto, porque 0 es...
En el análisis de datos de panel, he utilizado modelos de varios niveles con efectos aleatorios / mixtos para tratar problemas de autocorrelación (es decir, las observaciones se agrupan dentro de los individuos a lo largo del tiempo) con otros parámetros agregados para ajustar algunas...
Sorprendentemente, no pude encontrar una respuesta a la siguiente pregunta usando Google: Tengo algunos datos biológicos de varias personas que muestran un comportamiento de crecimiento más o menos sigmoide en el tiempo. Por lo tanto, deseo modelarlo utilizando un crecimiento logístico...
¿Puede alguien decirme cómo hacer que R calcule el punto de ruptura en un modelo lineal por partes (como un parámetro fijo o aleatorio), cuando también necesito estimar otros efectos aleatorios? He incluido un ejemplo de juguete a continuación que se ajusta a una regresión de palo de hockey /...
Me gustaría saber la diferencia entre el análisis de datos de panel y el análisis de modelo mixto. Que yo sepa, tanto los datos de panel como los modelos mixtos usan efectos fijos y aleatorios. Si es así, ¿por qué tienen nombres diferentes? ¿O son sinónimos? He leído la siguiente publicación, que...
Me preguntaba si la regresión de Poisson tiene un término de error. ¿Puede una regresión de Poisson tener efectos aleatorios y un término de error? Estoy confundido sobre este punto. En la regresión logística, no hay término de error porque su variable de resultado es binaria. ¿Es ese el único...
Acabo de empezar a aprender a usar Stan y rstan. A menos que siempre haya estado confundido acerca de cómo funcionaba JAGS / BUGS, pensé que siempre tenía que definir una distribución previa de algún tipo para cada parámetro del modelo que se extraería. Sin embargo, parece que no tiene que hacer...
Me gustaría emplear los datos de conteo como covariables al ajustar un modelo de regresión logística. Mi pregunta es: ¿Violo alguna suposición de los modelos logísticos (y, más en general, de los lineales generalizados) al emplear el conteo, las variables enteras no negativas como variables...
Al especificar un modelo de efectos mixtos cruzados, estoy tratando de incluir interacciones. Sin embargo, recibo el siguiente mensaje de error: Error in lme.formula(rate ~ nozzle, random = ~nozzle | operator, data = Flow) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit...