Me pregunto si el intervalo de predicción y el intervalo creíble evalúan lo mismo. Por ejemplo, con una regresión lineal, cuando estima el intervalo de predicción de los valores ajustados, estima los límites del intervalo en el que espera que disminuya su valor. A la inversa de un intervalo de...
Tengo una regresión logística de intercepción aleatoria (debido a mediciones repetidas) y me gustaría hacer algunos diagnósticos, específicamente en relación con valores atípicos y observaciones influyentes. Miré los residuos para ver si hay observaciones que se destacan. Pero también me gustaría...
Estoy reproduciendo un ejemplo de modelos generalizados, lineales y mixtos . Mi MWE está abajo: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates,...
Al buscar cualquier información sobre el modelo marginal y el modelo de efectos aleatorios , y cómo elegir entre ellos, he encontrado algo de información, pero fue una explicación abstracta más o menos matemática (como por ejemplo aquí: https: //stats.stackexchange .com / a / 68753/38080 ). En...
Como una suposición de regresión lineal, la normalidad de la distribución del error a veces se "extiende" o interpreta erróneamente como la necesidad de normalidad de y o x. ¿Es posible construir un escenario / conjunto de datos donde X e Y no sean normales pero el término de error lo sea y, por...
En GLM, suponiendo un escalar y para la distribución subyacente con pdf Se puede demostrar que . Si la función de enlace cumple lo siguiente, donde es el predictor lineal, entonces se llama la función de enlace canónico para esto
Soy relativamente nuevo en R, y estoy tratando de ajustar un modelo a los datos que consisten en una columna categórica y una columna numérica (entera). La variable dependiente es un número continuo. Los datos tienen el siguiente formato: predCateg, predIntNum, ResponseVar Los datos se parecen a...
Estoy buscando consejos sobre cómo analizar datos de encuestas complejas con modelos multinivel en R. He usado el surveypaquete para ponderar las probabilidades desiguales de selección en modelos de un nivel, pero este paquete no tiene funciones para el modelado multinivel. El lme4paquete es...
Por técnicas de regularización me refiero a lazo, regresión de cresta, red elástica y similares. Considere un modelo predictivo sobre datos de atención médica que contenga datos demográficos y de diagnóstico en los que se pronostique la duración de la estadía para hospitalización. Para algunos...
Tengo 100,000 observaciones (9 variables indicadoras ficticias) con 1000 positivos. La regresión logística debería funcionar bien en este caso, pero la probabilidad de corte me desconcierta. En la literatura común, elegimos 50% de corte para predecir 1s y 0s. No puedo hacer esto ya que mi modelo...
Considere un modelo lineal de intercepción aleatoria. Esto es equivalente a la regresión lineal de GEE con una matriz de correlación de trabajo intercambiable. Suponga que los predictores son y y los coeficientes para estos predictores son , y . ¿Cuál es la interpretación de los coeficientes en el...
Estoy tratando de ejecutar un modelo para estimar qué tan bien las enfermedades catastróficas como la tuberculosis, el SIDA, etc. afectan el gasto en hospitalización. Tengo "costo por hospitalización" como variable dependiente y varios marcadores individuales como variables independientes, casi...
Mi pregunta se basa en esta respuesta que mostró qué lme4::lmermodelo corresponde a un ANOVA de medidas repetidas bidireccionales: require(lme4) set.seed(1234) d <- data.frame( y = rnorm(96), subject = factor(rep(1:12, 4)), a = factor(rep(1:2, each=24)), b = factor(rep(rep(1:2, each=12))),...
Hemos medido dos variables, y el diagrama de dispersión parece sugerir múltiples modelos "lineales". ¿Hay alguna forma de tratar de destilar esos modelos? Identificar otras variables independientes ha resultado ser difícil. Ambas variables están muy sesgadas a la izquierda (hacia los números...
Estoy ejecutando un glmm con una variable de respuesta binomial y un predictor categórico. El efecto aleatorio viene dado por el diseño anidado utilizado para la recopilación de datos. Los datos se ven así: m.gen1$treatment [1] sucrose control protein control no_injection ..... Levels:...
Tengo un experimento en el que estoy tomando medidas de una variable normalmente distribuida ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Sin embargo, experimentos anteriores han proporcionado alguna evidencia de que la desviación estándar es una función afín de una variable independiente , es...
Me acaban de presentar la distribución Tweedie (vea esto o esto ) pero me cuesta encontrar cuál es la función de enlace para un modelo lineal generalizado
He construido un modelo glm en R y lo he probado usando un grupo de prueba y entrenamiento, así que estoy seguro de que funciona bien. Los resultados de R son: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -2.781e+00 1.677e-02 -165.789 < 2e-16 *** Coeff_A 1.663e-05...
Estoy tratando de especificar una fórmula para un modelo lineal de efectos mixtos (con lme4) para mi diseño experimental, pero no estoy seguro de que lo esté haciendo bien. El diseño: básicamente estoy midiendo un parámetro de respuesta en plantas. Tengo 4 niveles de tratamiento y 2 niveles de...
He ajustado un modelo de lmer con lo siguiente (aunque con salida impresa): Random effects: Groups Name Std.Dev. day:sample (Intercept) 0.09 sample (Intercept) 0.42 Residual 0.023 Realmente me gustaría construir un intervalo de confianza para cada efecto usando la siguiente...