প্রশ্ন ট্যাগ «generalized-linear-model»

আপনারা কেউ কেউ হয়ত এই সুন্দর কাগজটি পড়েছেন: ও'হারা আরবি, কোটজে ডিজে (২০১০) গণনা ডেটা লগ-রূপান্তর করবেন না। বাস্তুশাস্ত্র এবং বিবর্তন পদ্ধতিসমূহ 1: 118–122। Klick । আমার গবেষণার ক্ষেত্রে (ইকোটক্সিকোলজি) আমরা খারাপ প্রতিলিপিযুক্ত পরীক্ষাগুলি নিয়ে কাজ করছি এবং জিএলএম ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় না। সুতরাং আমি ও'হারা ও কোটজে (২০১০) এর …

18 r  generalized-linear-model  simulation  negative-binomial  type-i-and-ii-errors 

আমি জেনারাইজড লিনিয়ার মডেলগুলিতে অন্তর্বর্তী স্তরের বইয়ের একটি পরিচিতির সন্ধান করছি। আদর্শভাবে, মডেলগুলির পিছনে তত্ত্ব ছাড়াও, আমি এটি প্রয়োগ করতে এবং উদাহরণগুলিতে আর বা অন্য প্রোগ্রামিং ভাষার অন্তর্ভুক্ত করতে চাই - শুনেছি এসএএসও একটি জনপ্রিয় পছন্দ। আমি নিজে থেকে এটি অধ্যয়ন করার ইচ্ছা করি এবং তাই এটি যদি তার নিজস্ব …

18 self-study  generalized-linear-model  references 

লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং জিএলএম সম্পর্কে আমি যা পড়েছি তার প্রায় প্রতিটি এটিই এখানে সিদ্ধ হয়: যেখানে এক্স এবং \ বিটা একটি ক্রমবর্ধমান বা অ-ক্রমযুক্ত ফাংশন হ'ল আপনি প্যারামিটার সম্পর্কে অনুমান এবং পরীক্ষা অনুমান। Y কে x এর f (x, \ বিটা) এর লিনিয়ার ফাংশন তৈরি করতে y এবং x এর …

18 generalized-linear-model  nonlinear-regression  link-function 

আমার কাছ থেকে দুটি সম্পর্কিত প্রশ্ন। আমার একটি ডেটা ফ্রেম রয়েছে যার মধ্যে একটি কলামে 10 নম্বর রোগীর সংখ্যা রয়েছে (10 - 17 রোগী) এবং 0 এবং 1 সেগুলি দেখায় যে সেদিন কোনও ঘটনা ঘটেছে কিনা showing আমি রোগীর সংখ্যার ঘটনার সম্ভাব্যতা ফিরিয়ে আনতে দ্বিপদী মডেল ব্যবহার করছি। তবে, আমি …

18 binomial  generalized-linear-model  offset 

হ্যালো আমার দুটি সমস্যা আছে যা মাল্টিলেভেল / মিক্সড মডেলগুলির প্রাকৃতিক প্রার্থীদের মতো মনে হয়, যা আমি কখনও ব্যবহার করি নি। সহজ এবং একটি যা পরিচয় হিসাবে চেষ্টা করার আশা করি, তা নীচে: ডেটা ফর্মের অনেকগুলি সারিগুলির মতো দেখায় x y innergroup outergroup যেখানে x একটি সংখ্যার কোভারিয়েট যেখানে আমি …

18 r  mixed-model  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

আমি ফিরিটি জিএলএমএসকে কেন এমনভাবে ব্যবহার করি তা নিয়ে আমি কৌতূহলী, যদিও তারা কিছু বিশেষ অপ্টিমাইজেশান সমস্যা। তারা কি? আমার কাছে মনে হয় এগুলি কেবল সর্বাধিক সম্ভাবনা, এবং আমরা সম্ভাবনাটি লিখে রাখি এবং তারপরে ... আমরা এটি সর্বাধিকতর করি! তাহলে আমরা প্রয়োগিত গণিতের সাহিত্যে যে অপ্টিমাইজেশান স্কিমগুলি বিকাশ করা হয়েছে …

18 generalized-linear-model  optimization  fisher-scoring 

বিটা রিগ্রেশন (অর্থাত্ বিটা বিতরণ এবং সাধারণত লজিট লিঙ্ক ফাংশন সহ জিএলএম) প্রায়শই 0 এবং 1 এর মধ্যে ভগ্নাংশ, অনুপাত বা সম্ভাবনার মতো মান গ্রহণকারী প্রতিক্রিয়ার সাথে মোকাবিলা করার পরামর্শ দেওয়া হয়: ফলাফলের জন্য রিগ্রেশন (অনুপাত বা ভগ্নাংশ) 0 এবং 1 এর মধ্যে । তবে, সর্বদা দাবি করা হয় যে …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

এই জাতীয় কোড ব্যবহার করে কেউ আর-তে লগইট রিগ্রেশন করতে পারে: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 দেখে মনে হচ্ছে অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদম রূপান্তরিত হয়েছে - ফিশার স্কোরিং অ্যালগরিদমের পদক্ষেপের সংখ্যা সম্পর্কে তথ্য রয়েছে: Call: glm(formula = …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit 

আমার ছয় নির্ভরশীল ভেরিয়েবল (গণনা ডেটা) এবং বেশ কয়েকটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল রয়েছে, আমি দেখতে পাচ্ছি যে এমএমআর-তে স্ক্রিপ্টটি এরকম হয়: my.model <- lm(cbind(DV1,DV2,DV3,DV4,DV5,DV6) ~ IV1 + IV2 + ... + IVn) তবে, যেহেতু আমার ডেটা গণনা করা হয়েছে, তাই আমি একটি সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেলটি ব্যবহার করতে চাই এবং আমি এটি …

17 r  generalized-linear-model  multiple-regression 

আমরা কিছু লজিস্টিক রিগ্রেশন নিয়ে কাজ করছি এবং আমরা বুঝতে পেরেছি যে গড় অনুমান করা সম্ভাবনা সর্বদা নমুনায় থাকা অনুপাতের সমান; অর্থাৎ, লাগানো মানগুলির গড় গড় নমুনার গড়ের সমান। কেউ আমাকে কারণ ব্যাখ্যা করতে পারেন বা আমাকে একটি রেফারেন্স দিতে পারেন যেখানে আমি এই বিক্ষোভ খুঁজে পাব?

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

পোইসন জিএলএম অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা গ্রহণ করে আমি সত্যিই হতবাক! দেখুন: ডেটা (বিষয়বস্তু data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 আর স্ক্রিপ্ট: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

সাধারণ প্রশ্ন: আর-এ জিএলএম পরিবারের যুক্তিতে একটি লগনরমাল বিতরণ কীভাবে নির্দিষ্ট করা যায়? এটি কীভাবে অর্জন করা যায় তা আমি খুঁজে পাইনি। কেন পারিবারিক যুক্তিতে লগনরমাল (বা ঘৃণ্য) বিকল্প নয়? আর-আর্কাইভগুলির কোথাও আমি পড়েছি যে কোনও লোককে সাধারণভাবে নির্দিষ্ট করার জন্য জিএলএম-এ গাউসীয়দের জন্য সেট করা পরিবারের জন্য লগ-লিংকটি ব্যবহার …

17 r  distributions  generalized-linear-model  lognormal 

আমার কাছে মাছের ঘনত্বের ডেটা রয়েছে যা আমি বিভিন্ন সংগ্রহের কৌশলগুলির মধ্যে তুলনা করার চেষ্টা করছি, তথ্যটিতে প্রচুর শূন্য রয়েছে এবং হিস্টোগ্রামটি ঘনত্ব হিসাবে, একটি পোষন বিতরণের জন্য উপযুক্ত মনে হয়, এটি পূর্ণসংখ্যার ডেটা নয়। আমি জিএলএমগুলিতে তুলনামূলকভাবে নতুন এবং কোন বিতরণটি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তা কীভাবে বলতে হবে …

17 regression  distributions  generalized-linear-model  link-function 

একটি জিএলএম করার সময় এবং আপনি আনোভা আউটপুটে "এককালের জন্য সংজ্ঞায়িত নয়" ত্রুটিটি পান, কেউ কীভাবে এই ত্রুটিটি ঘটতে থেকে প্রতিহত করবে? কেউ কেউ পরামর্শ দিয়েছেন যে এটি কোভেরিয়েটদের মধ্যে তাত্পর্যপূর্ণতার কারণে বা স্তরগুলির একটি ডেটাসেটে উপস্থিত নেই (দেখুন: এলএম-তে "এককতার কারণে সংজ্ঞায়িত হয়নি" ) যদি আমি যা দেখতে "বিশেষ …

17 r  generalized-linear-model  regression-coefficients 

আমি জানি যে প্রমিতের পিয়ারসন অবশিষ্টাংশগুলি একটি traditionalতিহ্যগত সম্ভাব্য উপায়ে প্রাপ্ত হয়: ri=yi−πiπi(1−πi)−−−−−−−−√ri=yi−πআমিπআমি(1-πআমি) r_i = \frac{y_i-\pi_i}{\sqrt{\pi_i(1-\pi_i)}} এবং ডিভায়েন্সের অবশিষ্টাংশগুলি আরও পরিসংখ্যানগত উপায়ে প্রাপ্ত হয় (সম্ভাবনার প্রতিটি পয়েন্টের অবদান): ঘআমি= এসআমি- 2 [ yআমিলগπআমি^+ + ( 1 - y)আমি)log( 1 - π)আমি) ]--------------------------√ঘআমি=গুলিআমি-2[Yআমিলগ⁡πআমি^+ +(1-Yআমি)লগ⁡(1-πআমি)] d_i = s_i \sqrt{-2[y_i \log \hat{\pi_i} + …

16 regression  logistic  generalized-linear-model  residuals  deviance