Una regresión de Poisson es un GLM con una función de enlace de registro. Una forma alternativa de modelar datos de recuento no distribuidos normalmente es preprocesar tomando el registro (o mejor dicho, el registro (1 + recuento) para manejar los 0). Si realiza una regresión de mínimos cuadrados...
Aquí está mi vieja pregunta Me gustaría preguntar si alguien sabe la diferencia (si hay alguna diferencia) entre los modelos Hidden Markov (HMM) y el Filtro de partículas (PF), y como consecuencia el Filtro Kalman, o en qué circunstancias usamos qué algoritmo. Soy estudiante y tengo que hacer un...
Recientemente me embarqué en ajustar modelos mixtos de regresión en el marco bayesiano, utilizando un algoritmo MCMC (función MCMCglmm en R en realidad). Creo que he entendido cómo diagnosticar la convergencia del proceso de estimación (traza, diagrama de Geweke, autocorrelación, distribución...
Version corta: Sabemos que la regresión logística y la regresión probit pueden interpretarse como una variable latente continua que se discretiza de acuerdo con un umbral fijo antes de la observación. ¿Hay disponible una interpretación variable latente similar para, por ejemplo, la regresión de...
Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. He creado un modelo lineal en I: mod = lm(train_y ~ train_x). Quiero pasarle...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 6 años . Tengo el siguiente resultado de ejecutar la función glm. ¿Cómo puedo interpretar los siguientes valores: Desviación nula Desviación residual AIC ¿Tienen algo...
En una conferencia escuché la siguiente declaración: 100 mediciones para 5 sujetos proporcionan mucha menos información que 5 mediciones para 100 sujetos. Es bastante obvio que esto es cierto, pero me preguntaba cómo se podría probar matemáticamente ... Creo que se podría usar un modelo lineal...
Esta pregunta se migró de Stack Overflow porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 5 años . Tengo una pregunta con respecto a la interpretación de parámetros para un GLM con una variable dependiente distribuida gamma. Esto es lo que R devuelve para mi GLM...
En su libro de texto, Modelos gráficos, familias exponenciales e inferencia variacional , M. Jordan y M. Wainwright discuten la conexión entre las familias exponenciales y los campos aleatorios de Markov (modelos gráficos no dirigidos). Estoy tratando de entender mejor la relación entre ellos con...
La lógica de la imputación múltiple (MI) es imputar los valores faltantes no una vez sino varias (típicamente M = 5) veces, lo que resulta en M conjuntos de datos completados. Los M conjuntos de datos completados se analizan luego con métodos de datos completos sobre los cuales se combinan las...
¿Existe una alternativa (más fuerte?) A la transformación de raíz cuadrada de arcsin para datos de porcentaje / proporción? En el conjunto de datos en el que estoy trabajando en este momento, la marcada heterocedasticidad permanece después de aplicar esta transformación, es decir, la gráfica de los...
¿La refundición de un modelo de regresión lineal multivariante como una regresión lineal múltiple es completamente equivalente? No me refiero a simplemente ejecutar regresiones separadas.ttt He leído esto en algunos lugares (Bayesian Data Analysis - Gelman et al., Y Multivariate Old School -...
Tenemos muchas buenas discusiones sobre la separación perfecta en la regresión logística. Tal como, la regresión logística en R resultó en una separación perfecta (fenómeno de Hauck-Donner). ¿Ahora que? y el modelo de regresión logística no converge . Personalmente, todavía siento que no es...
Tengo algunos datos en [0,1] que me gustaría analizar con una regresión beta. Por supuesto, hay que hacer algo para acomodar los valores de 0,1. No me gusta modificar los datos para que se ajusten a un modelo. Tampoco creo que la inflación cero y 1 sea una buena idea porque creo que en este caso...
Estoy tratando con un modelo lineal jerárquico bayesiano , aquí la red que lo describe. YYY representa las ventas diarias de un producto en un supermercado (observado). XXX es una matriz conocida de regresores, que incluye precios, promociones, día de la semana, clima, días festivos. SSS es el...
He estado buscando modelos de efectos mixtos usando el paquete lme4 en R. Estoy usando principalmente el lmercomando, así que haré mi pregunta a través del código que usa esa sintaxis. Supongo que una pregunta fácil en general podría ser: ¿está bien comparar dos modelos construidos lmerutilizando...
Entiendo que la diferencia entre ellos está relacionada con si la variable de agrupación en el modelo se estima como un efecto fijo o aleatorio, pero no me queda claro por qué no son iguales (si no son iguales). Estoy específicamente interesado en cómo funciona esto cuando se usa la estimación de...
He utilizado la imputación múltiple para obtener una serie de conjuntos de datos completos. He utilizado métodos bayesianos en cada uno de los conjuntos de datos completos para obtener distribuciones posteriores para un parámetro (un efecto aleatorio). ¿Cómo puedo combinar / agrupar los...
Estoy usando R y he estado analizando mis datos con GLM con el enlace Binomial. Quiero saber cuál es el significado de la intercepción en la tabla de salida. La intercepción de uno de mis modelos es significativamente diferente, sin embargo, la variable no lo es. ¿Qué significa esto? ¿Qué es la...
Sabemos que una prueba t emparejada es solo un caso especial de ANOVA de medidas repetidas unidireccionales (o dentro del sujeto), así como el modelo lineal de efectos mixtos, que se puede demostrar con la función lme () del paquete nlme en R Como se muestra abajo. #response data from 10 subjects...