Jadi saya bermain-main dengan ide menulis algoritma yang menumbuhkan dan memangkas pohon regresi dari data dan kemudian, di terminal node pohon, cocok dengan GLM. Saya sudah mencoba untuk membaca ide tetapi saya tidak bisa menemukan nama yang konsisten untuk teknik ini. Saya sudah membacanya...
Saat ini saya sedang bekerja untuk memodelkan kematian akibat AIDS dari waktu ke waktu menggunakan GLM di R. Saya tahu bahwa ada dua opsi yang mungkin untuk fungsi tautan untuk data Poisson, log, dan root kuadrat. Saya tahu bahwa root kuadrat bahkan akan keluar masalah variabilitas sedangkan log...
Mengapa GLM memprediksi mean dan bukan mode sinyal? Bukankah ini bertentangan dengan dasar di balik GLM, yaitu kemungkinan maksimum? Persamaan untuk memecahkan parameter model dalam GLM didasarkan pada maksimalisasi kemungkinan seperti yang dijelaskan oleh distribusi probabilitas dari sinyal yang...
Saya memiliki regresi logistik biner dengan hanya satu prediktor faktor tetap biner. Alasan saya tidak melakukannya sebagai Chi square atau tes Fisher adalah karena saya juga memiliki sejumlah faktor acak (ada beberapa titik data per individu dan individu dalam kelompok, meskipun saya tidak peduli...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup tahun lalu . Saya mencoba menyesuaikan model linear umum untuk keluarga...
Pertama izinkan saya memberi latar belakang; Saya akan meringkas pertanyaan saya di bagian akhir. Distribusi Beta, diparameterisasi dengan rata-rata μμ\mudan , memiliki , di mana adalah fungsi varians.ϕϕ\phiVar( Y) = V( μ ) / ( ϕ + 1 )Var(Y)=V(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) =...
Pertimbangkan regresi binomial berikut: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) The summarymengembalikan fungsi p-nilai 1.03e-05. Saat...
Saya membaca halaman ini di Princeton.edu . Mereka melakukan regresi logistik (dengan R). Pada titik tertentu mereka menghitung probabilitas mendapatkan penyimpangan residual lebih tinggi daripada yang mereka dapatkan pada dengan derajat kebebasan yang sama dengan derajat kebebasan model....
Perhatikan contoh sederhana berikut ini: library( rms ) library( lme4 ) params <- structure(list(Ns = c(181L, 191L, 147L, 190L, 243L, 164L, 83L, 383L, 134L, 238L, 528L, 288L, 214L, 502L, 307L, 302L, 199L, 156L, 183L), means = c(0.09, 0.05, 0.03, 0.06, 0.07, 0.07, 0.1, 0.1, 0.06, 0.11,...
Dalam "Panduan Practioner untuk Generalized linear models" dalam paragraf 1.83 dinyatakan bahwa: "Dalam kasus khusus GLM multiplikatif Poisson dapat ditunjukkan bahwa klaim pemodelan dihitung dengan istilah offset yang sama dengan log paparan yang menghasilkan hasil yang identik dengan pemodelan...
Jadi di sini saya sedang mempelajari model linear umum. Saya tahu pertanyaan ini cukup naif dan sederhana, tetapi saya tidak tahu persis mengapa fungsi tautan kanonik sangat berguna. Bisakah seseorang memberi saya intuisi tentang masalah