Uma generalização da regressão linear que permite relacionamentos não lineares por meio de uma "função de link" e a variação da resposta depende do valor previsto. (Não deve ser confundido com o "modelo linear geral", que estende o modelo linear comum à estrutura geral de covariância e resposta multivariada.)
10
Diferença entre os modelos logit e probit
Qual é a diferença entre o modelo Logit e Probit ? Estou mais interessado aqui em saber quando usar a regressão logística e quando usar o Probit. Se houver alguma literatura que o defina usando R , isso também seria útil.
299 r generalized-linear-model logistic probit link-function
4
Quando usar GLMs gama?
A distribuição gama pode assumir uma ampla variedade de formas e, dado o vínculo entre a média e a variação através de seus dois parâmetros, parece adequado para lidar com a heterocedasticidade em dados não negativos, de uma maneira que o OLS transformado em log pode sem o WLS ou …
88 generalized-linear-model gamma-distribution
4
Gráficos de diagnóstico para regressão de contagem
Quais gráficos de diagnóstico (e talvez testes formais) você considera mais informativos para regressões em que o resultado é uma variável de contagem? Estou especialmente interessado em Poisson e nos modelos binomiais negativos, bem como nos modelos com inflado zero e obstáculos de cada um. A maioria das fontes que …
88 generalized-linear-model residuals negative-binomial zero-inflation poisson-regression
3
Um exemplo: regressão do LASSO usando glmnet para resultado binário
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age &lt;- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender &lt;- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …
78 r self-study lasso regression interpretation anova statistical-significance survey conditional-probability independence naive-bayes graphical-model r time-series forecasting arima r forecasting exponential-smoothing bootstrap outliers r regression poisson-distribution zero-inflation genetic-algorithms machine-learning feature-selection cart categorical-data interpretation descriptive-statistics variance multivariate-analysis covariance-matrix r data-visualization generalized-linear-model binomial proportion pca matlab svd time-series correlation spss arima chi-squared curve-fitting text-mining zipf probability categorical-data distance group-differences bhattacharyya regression variance mean data-visualization variance clustering r standard-error association-measure somers-d normal-distribution integral numerical-integration bayesian clustering python pymc nonparametric-bayes machine-learning svm kernel-trick hyperparameter poisson-distribution mean continuous-data univariate missing-data dag python likelihood dirichlet-distribution r anova hypothesis-testing statistical-significance p-value rating data-imputation censoring threshold
5
Quais são as alternativas modernas e facilmente usadas para a regressão gradual?
Eu tenho um conjunto de dados com cerca de 30 variáveis ​​independentes e gostaria de construir um modelo linear generalizado (GLM) para explorar o relacionamento entre elas e a variável dependente. Estou ciente de que o método que me foi ensinado para essa situação, a regressão gradual, agora é considerado …
76 regression generalized-linear-model model-selection stepwise-regression
4
Qual é a diferença entre uma "função de link" e uma "função de link canônico" para GLM
Qual é a diferença entre os termos 'função de link' e 'função de link canônico'? Além disso, existem vantagens (teóricas) em usar uma sobre a outra? Por exemplo, uma variável de resposta binária pode ser modelada usando muitas funções de link, como logit , probit , etc. Mas, logit aqui …
65 logistic generalized-linear-model link-function
1
Como interpretar coeficientes em uma regressão de Poisson?
Como interpretar os principais efeitos (coeficientes do fator codificado por dummy) em uma regressão de Poisson? Suponha o seguinte exemplo: treatment &lt;- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved &lt;- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = …
64 r generalized-linear-model interpretation poisson-distribution regression-coefficients
3
O que significam os resíduos em uma regressão logística?
Ao responder a essa pergunta, John Christie sugeriu que o ajuste dos modelos de regressão logística fosse avaliado pela avaliação dos resíduos. Eu estou familiarizado com a interpretação de resíduos no OLS, eles estão na mesma escala que o DV e muito claramente a diferença entre y e y previstos …
62 r logistic generalized-linear-model residuals aic
1
Por que a transformação de raiz quadrada é recomendada para dados de contagem?
Em geral, é recomendável obter a raiz quadrada quando você tiver dados de contagem. (Para alguns exemplos no CV, consulte a resposta de @ HarveyMotulsky aqui ou a resposta de @ whuber aqui .) Por outro lado, ao ajustar um modelo linear generalizado com uma variável de resposta distribuída como …
57 generalized-linear-model data-transformation poisson-distribution count-data variance-stabilizing
4
Escolhendo entre LM e GLM para uma variável de resposta transformada em log
Estou tentando entender a filosofia por trás do uso de um modelo linear generalizado (GLM) vs um modelo linear (LM). Criei um exemplo de conjunto de dados abaixo em que: registro( y) = x + εregistro⁡(y)=x+ε\log(y) = x + \varepsilon O exemplo não possui o erro em função da magnitude …
55 r generalized-linear-model linear-model gamma-distribution link-function
9
Recomendação de livros de estatísticas avançadas
Existem vários tópicos neste site para recomendações de livros sobre estatísticas introdutórias e aprendizado de máquina, mas estou procurando um texto sobre estatísticas avançadas, incluindo, em ordem de prioridade: probabilidade máxima, modelos lineares generalizados, análise de componentes principais, modelos não lineares . Eu tentei o Statistical Models da AC Davison, …
55 generalized-linear-model pca maximum-likelihood references saddlepoint-approximation
1
Obtenção de valores previstos (Y = 1 ou 0) a partir de um ajuste do modelo de regressão logística
Digamos que eu tenho um objeto de classe glm(correspondente a um modelo de regressão logística) e gostaria de transformar as probabilidades previstas fornecidas predict.glmusando o argumento type="response"em respostas binárias, ou seja, ou Y = 0 . Qual é a maneira mais rápida e canônica de fazer isso no R?Y= 1Y=1Y=1Y= …
50 r generalized-linear-model logistic
4
Como a regressão, o teste t e a ANOVA são todas as versões do modelo linear geral?
Como são todas as versões do mesmo método estatístico básico?
49 regression self-study anova generalized-linear-model t-test
2
Interpretação de desvio residual e nulo no GLM R
Como interpretar o desvio nulo e residual no GLM em R? Como, dizemos que AIC menor é melhor. Existe alguma interpretação semelhante e rápida para os desvios também? Desvio nulo: 1146,1 em 1077 graus de liberdade Desvio residual: 4589,4 em 1099 graus de liberdade AIC: 11089
47 generalized-linear-model deviance
3
Modelo linear com resposta transformada por log vs. modelo linear generalizado com link de log
Em deste artigo intitulado "escolhendo entre lineares generalizados modelos aplicados a médico de dados", escrevem os autores: Em um modelo linear generalizado, a média é transformada pela função de link, em vez de transformar a própria resposta. Os dois métodos de transformação podem levar a resultados bastante diferentes; por exemplo, …
46 generalized-linear-model model-selection lognormal
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.