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...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
Estoy tratando de calcular la probabilidad logarítmica de una regresión no lineal generalizada de mínimos cuadrados para la función optimizada por funcionan en el paquete R , usando la matriz de covarianza de varianza generada por distancias en un árbol filogenético asumiendo movimiento browniano (...
Tengo un conjunto de datos muy pequeño sobre la abundancia de abejas solitarias que estoy teniendo problemas para analizar. Son datos de recuento, y casi todos los recuentos están en un tratamiento con la mayoría de los ceros en el otro tratamiento. También hay un par de valores muy altos (uno en...
Así que entiendo que cuando entrenas HMM para la clasificación, el enfoque estándar es: Separe sus conjuntos de datos en los conjuntos de datos para cada clase Entrena un HMM por clase En el conjunto de prueba, compare la probabilidad de cada modelo para clasificar cada ventana Pero, ¿cómo...
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...
Los modelos lineales de efectos mixtos no se usan comúnmente en mi rincón de la biología, y necesito informar la prueba estadística que utilicé en un documento que estoy tratando de escribir. Sé que la conciencia del modelado multinivel está comenzando a aparecer en algunas áreas de las biociencias...
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 <-...
Intento aprender algo de Python y Sklearn, pero para mi trabajo necesito ejecutar regresiones que utilicen distribuciones de error de las familias Poisson, Gamma y especialmente Tweedie. No veo nada en la documentación sobre ellos, pero están en varias partes de la distribución R, por lo que me...
Por lo que puedo decir, curvilíneo se define vagamente pero significa lo mismo que no lineal . ¿Es eso correcto? ¿O curvilíneo tiene una definición
Soy un usuario más familiarizado con R, y he estado tratando de estimar pendientes aleatorias (coeficientes de selección) para aproximadamente 35 individuos durante 5 años para cuatro variables de hábitat. La variable de respuesta es si una ubicación fue "utilizada" (1) o "disponible" (0) hábitat...
Me gustaría extraer las pendientes para cada individuo en un modelo de efectos mixtos, como se describe en el siguiente párrafo Se utilizaron modelos de efectos mixtos para caracterizar las rutas individuales de cambio en las medidas de resumen cognitivo, incluidos los términos de edad, sexo y...
He estado desarrollando un modelo de regresión logística basado en datos retrospectivos de una base de datos nacional de traumatismos de lesiones en la cabeza en el Reino Unido. El resultado clave es la mortalidad a los 30 días (denotada como medida "Sobrevivir"). Otras medidas con evidencia...
Resumen de la pregunta Advertencia: esta pregunta requiere mucha configuración. Por favor, tenga paciencia conmigo. Un colega mío y yo estamos trabajando en un diseño de experimento. El diseño debe evitar una gran cantidad de restricciones, que enumeraré a continuación. Desarrollé un diseño que...
¿Alguien puede explicar la diferencia entre un modelo mixto y un análisis de regresión lineal? (Tengo un conocimiento muy limitado de
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...
TL; DR: la lme4optimización parece ser lineal en la cantidad de parámetros del modelo por defecto, y es mucho más lenta que un glmmodelo equivalente con variables ficticias para grupos. ¿Hay algo que pueda hacer para acelerarlo? Estoy tratando de ajustar un modelo logit jerárquico bastante...