Obtengo coeficientes enormes durante la regresión logística, vea coeficientes con krajULKV: > summary(m5) Call: glm(formula = cbind(ml, ad) ~ rok + obdobi + kraj + resid_usili2 + rok:obdobi + rok:kraj + obdobi:kraj + kraj:resid_usili2 + rok:obdobi:kraj, family = "quasibinomial") Deviance...
En la página 232 de "Un compañero de R para la regresión aplicada", Fox y Weisberg observan Solo la familia gaussiana tiene una varianza constante, y en todos los demás GLM la varianza condicional de y en depende de μ ( x )XX\bf{x}μ ( x )μ(X)\mu(x) Anteriormente, observaron que la varianza...
Estoy interesado en predecir Yy estoy estudiando diferentes técnicas de medición X1y X2. Podría ser, por ejemplo, que quiero predecir el sabor de un plátano, ya sea midiendo cuánto tiempo ha estado sobre la mesa o midiendo la cantidad de manchas marrones en el plátano. Quiero saber cuál de las...
Tengo modelos como este: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~...
Estoy pensando en un problema que consiste en predecir el registro (gasto) de un cliente mediante regresión lineal. Estoy considerando qué características usar como entrada y me pregunto si estaría bien usar el percentil de una variable como entradas. Por ejemplo, podría usar los ingresos de la...
Hola, me cuesta entender Ref.df en la pantalla de salida en R: Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(meangrain) 1.779 2.209 3.193 0.0451 * s(depth) 2.108 2.697 3.538 0.0254 * ¿Qué significa y es necesario incluir este término para presentar los resultados de GAM en...
Pregunta : ¿La configuración a continuación es una implementación sensata de un modelo de Markov oculto? Tengo un conjunto de datos de 108,000observaciones (tomadas en el transcurso de 100 días) y aproximadamente 2000eventos a lo largo de todo el período de observación. Los datos se parecen a la...
Estoy tratando de estimar el efecto de 2 medicamentos ( drug1, drug2) en la probabilidad de que un paciente se caiga ( event). Los pacientes pueden caerse más de una vez y pueden ser quitados o quitados de las drogas en cualquier momento. Mi pregunta es cómo deben estructurarse los datos con...
Por defecto, cuando usamos una glmfunción en R, usa el método de mínimos cuadrados reponderados iterativamente (IWLS) para encontrar la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros. Ahora tengo dos preguntas. ¿Las estimaciones de IWLS garantizan el máximo global de la función de...
Tengo estos datos: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Corrí una regresión de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Y una regresión binomial...
Estoy buscando el algoritmo de regresión lineal que sea más adecuado para datos cuya variable independiente (x) tiene un error de medición constante y la variable dependiente (y) tiene un error dependiente de la señal. La imagen de arriba ilustra mi
Tengo un conjunto de datos de alrededor de 5000 características. Para esos datos, utilicé por primera vez la prueba Chi Square para la selección de funciones; después de eso, obtuve alrededor de 1500 variables que mostraron una relación significativa con la variable de respuesta. Ahora necesito...
Estoy ajustando un glmermodelo en el lme4paquete R. Estoy buscando una tabla anova con el valor p que se muestra allí, pero no puedo encontrar ningún paquete que se ajuste a ella. ¿Es posible hacerlo en R? El modelo que estoy ajustando es de la
Quiero generar tiempo de supervivencia a partir de un modelo de riesgos proporcionales de Cox que contiene una covariable dependiente del tiempo. El modelo es h ( t | Xyo) = h0 0( t ) exp( γXyo+ α myo( t ) )h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) donde se...
Tengo dos preguntas relacionadas con tener efectos fijos en el modelo DD. Tengo un tratamiento que ocurre en diferentes momentos (p. Ej., 2001, 2005, etc.). Quiero ajustar un modelo DD, por lo que estandarizo el tratamiento años a año "0" como el tiempo de tratamiento. Para controlar la...
¿Debo incluir efectos aleatorios en un modelo incluso si no son estadísticamente significativos? Tengo un diseño experimental de medidas repetidas, en el que cada individuo experimenta tres tratamientos diferentes en orden aleatorio. Me gustaría controlar cualquier efecto individual y de orden,...
Tengo una pregunta metodológica y, por lo tanto, no se adjunta ningún conjunto de datos de muestra. Estoy planeando hacer una regresión de Cox ajustada por puntaje de propensión que tenga como objetivo examinar si un determinado medicamento reducirá el riesgo de un resultado. El estudio es...
Quiero calcular las tasas de incidencia para presentar a lo largo de las razones de riesgo para presentar medidas de riesgo relativas y absolutas. Vi en otros estudios que tales tasas de incidencia pueden calcularse utilizando modelos de Poisson con tiempo de seguimiento en el modelo como...
Tengo algunos problemas para obtener resultados equivalentes entre un aovmodelo de medidas repetidas entre dentro y un lmermodelo mixto. Mis datos y script se ven de la siguiente manera data=read.csv("https://www.dropbox.com/s/zgle45tpyv5t781/fitness.csv?dl=1") data$id=factor(data$id) data id...
En regresión lineal, he encontrado un resultado encantador que si encajamos en el modelo E[Y]=β1X1+β2X2+c,mi[Y]=β1X1+β2X2+C,E[Y] = \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + c, entonces, si estandarizamos y centramos los datos , X 1 y X 2