He estado bastante feliz usando modelos de efectos mixtos desde hace un tiempo con datos longitudinales. Desearía poder encajar las relaciones AR en lmer (creo que tengo razón en que no puedo hacer esto), pero no creo que sea desesperadamente importante, así que no me preocupo demasiado. Acabo de...
Al responder a esta pregunta, John Christie sugirió que el ajuste de los modelos de regresión logística debería evaluarse evaluando los residuos. Estoy familiarizado con la forma de interpretar los residuos en OLS, están en la misma escala que el DV y muy claramente la diferencia entre y e y...
A menudo se recomienda sacar la raíz cuadrada cuando tiene datos de conteo. (Para algunos ejemplos en CV, vea la respuesta de @ HarveyMotulsky aquí , o la respuesta de @ whuber aquí .) Por otro lado, cuando se ajusta un modelo lineal generalizado con una variable de respuesta distribuida como...
Estoy buscando recursos (tutoriales, libros de texto, webcast, etc.) para aprender sobre Markov Chain y HMM. Mi experiencia es como biólogo, y actualmente estoy involucrado en un proyecto relacionado con la bioinformática. Además, ¿cuáles son los conocimientos matemáticos necesarios que necesito...
Yo uso lme4 en R para ajustar el modelo mixto lmer(value~status+(1|experiment))) donde el valor es continuo, el estado y el experimento son factores, y obtengo Linear mixed model fit by REML Formula: value ~ status + (1 | experiment) AIC BIC logLik deviance REMLdev 29.1 46.98 -9.548 5.911...
Recientemente medí cómo se adquiere el significado de una nueva palabra sobre exposiciones repetidas (práctica: del día 1 al día 10) midiendo ERP (EEG) cuando la palabra se veía en diferentes contextos. También controlé las propiedades del contexto, por ejemplo, su utilidad para el descubrimiento...
Hay varios hilos en este sitio para recomendaciones de libros sobre estadísticas introductorias y aprendizaje automático, pero estoy buscando un texto sobre estadísticas avanzadas que incluya, en orden de prioridad: máxima probabilidad, modelos lineales generalizados, análisis de componentes...
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...
Digamos que tengo un objeto de clase glm(correspondiente a un modelo de regresión logística) y me gustaría convertir las probabilidades predichas dadas predict.glmusando el argumento type="response"en respuestas binarias, es decir, o . ¿Cuál es la forma más rápida y canónica de hacer esto en R?Y =...
Estoy tratando con datos lineales con valores atípicos, algunos de los cuales están a más de 5 desviaciones estándar de la línea de regresión estimada. Estoy buscando una técnica de regresión lineal que reduzca la influencia de estos puntos. Hasta ahora, lo que hice fue estimar la línea de...
Estoy buscando un software [gratuito] que pueda producir modelos gráficos atractivos, p. Ej. Cualquier sugerencia sera
¿Cómo son todas las versiones del mismo método estadístico
Estoy tratando de ampliar mi conocimiento de las estadísticas. Vengo de un fondo de ciencias físicas con un enfoque "basado en recetas" para las pruebas estadísticas, donde decimos que es continuo, normalmente se distribuye: regresión OLS . En mi lectura he encontrado los términos: modelo de...
¿Cómo interpretar la desviación nula y residual en GLM en R? Como, decimos que AIC más pequeño es mejor. ¿Hay alguna interpretación similar y rápida para las desviaciones también? Desviación nula: 1146.1 en 1077 grados de libertad Desviación residual: 4589.4 en 1099 grados de libertad AIC:...
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje...
En este documento titulado "ELEGIR ENTRE MODELOS LINEALES GENERALIZADOS APLICADOS A DATOS MÉDICOS" los autores escriben: En un modelo lineal generalizado, la media se transforma, mediante la función de enlace, en lugar de transformar la respuesta misma. Los dos métodos de transformación pueden...
Aprendí en mi clase de modelos lineales que si dos predictores están correlacionados y ambos están incluidos en un modelo, uno será insignificante. Por ejemplo, suponga que el tamaño de una casa y el número de dormitorios están correlacionados. Al predecir el costo de una casa utilizando estos dos...
Sé que me falta algo en mi comprensión de la regresión logística, y realmente agradecería cualquier ayuda. Hasta donde yo entiendo, la regresión logística supone que la probabilidad de un resultado '1' dadas las entradas, es una combinación lineal de las entradas, pasadas a través de una función...
Específicamente, quiero saber si hay una diferencia entre lm(y ~ x1 + x2)y glm(y ~ x1 + x2, family=gaussian). Creo que este caso particular de glm es igual a lm. ¿Me
Fuentes aparentemente de buena reputación afirman que la variable dependiente debe distribuirse normalmente: Suposiciones del modelo: YYY se distribuye normalmente, los errores se distribuyen normalmente, ei∼N(0,σ2)ei∼N(0,σ2)e_i \sim N(0,\sigma^2) , e independiente, y XXX es fijo, y la varianza...