প্রশ্ন ট্যাগ «generalized-linear-model»

আমি একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল ফিটিং করার সময় কাউন্টের ডেটা কোভারিয়েট হিসাবে নিয়োগ করতে চাই। আমার প্রশ্নটি হ'ল: গণনা, অ-নেতিবাচক পূর্ণ সংখ্যার ভেরিয়েবলগুলি স্বাধীন ভেরিয়েবল হিসাবে নিয়োগ করে আমি কি লজিস্টিক (এবং আরও সাধারণভাবে সাধারণ রৈখিকের) মডেলগুলির কোনও অনুমান লঙ্ঘন করি? কাউন্ট ডেটা ফলাফল হিসাবে ব্যবহার করার জন্য উত্তপ্ত সম্পর্কিত …

14 generalized-linear-model  count-data 

আমি আমার প্রকল্পের পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য স্পটফায়ার (এস ++) ব্যবহার করছি এবং একটি বৃহত ডেটা সেটের জন্য আমাকে বহু-জাতীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন চালাতে হবে। আমি জানি সেরা অ্যালগরিদমটি ম্লগিত হত তবে দুর্ভাগ্যক্রমে এটি এস ++ এ উপলব্ধ নয়। তবে, এই প্রতিরোধের জন্য আমার কাছে গ্ল্যাম অ্যালগরিদম ব্যবহার করার বিকল্প রয়েছে। আমি …

14 generalized-linear-model  logistic 

আমি জিএলএমগুলিতে কোন বিতরণগুলি ব্যবহার করব তা শিখার চেষ্টা করেছি এবং সাধারণ বিতরণ কখন ব্যবহার করব তা নিয়ে আমি একটু বিস্মিত হয়েছি। আমার পাঠ্যপুস্তকের একটি অংশে এটি বলে যে পরীক্ষার স্কোর মডেলিংয়ের জন্য একটি সাধারণ বিতরণ ভাল হতে পারে। পরবর্তী অংশে, এটি জিজ্ঞাসা করে যে কোনও গাড়ি বীমার দাবি মডেল …

14 normal-distribution  generalized-linear-model  gamma-distribution  inverse-gaussian-distrib 

জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেলটির আউটপুট অংশ হিসাবে, নাল এবং অবশিষ্টাংশ বিচ্যুতি মডেল মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। আমি প্রায়শই এই পরিমাণগুলির জন্য সূত্রগুলিকে স্যাচুরেটেড মডেলের লগ সম্ভাবনার শর্তে দেখি, উদাহরণস্বরূপ: /stats//a/113022/22199 , লজিস্টিক রিগ্রেশন: কীভাবে একটি স্যাচুরেটেড মডেল পাবেন? স্যাচুরেটেড মডেল, যতদূর আমি এটি বুঝতে পারি, এমন মডেল যা পর্যবেক্ষণ করা প্রতিক্রিয়াটিকে …

14 regression  generalized-linear-model  deviance  log-likelihood 

পরিবারের সাথে ওজন কীভাবে ঝাঁকুনিতে কাজ করে তা নিয়ে আমি খুব বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি = "দ্বিপদী"। আমার বোধে, পরিবারের সাথে ঝাঁকুনির সম্ভাবনা = "দ্বিপদী" নিম্নরূপে নির্দিষ্ট করা হয়েছে: f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 5 বছর আগে বন্ধ । Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance Residuals: …

14 self-study  generalized-linear-model  interpretation  poisson-regression 

আমি কেবল ভাবছিলাম যে পইসন রিগ্রেশনটির কোনও ত্রুটি আছে কিনা? কোনও পইসন রিগ্রেশন এলোমেলো প্রভাব এবং একটি ত্রুটি শব্দ থাকতে পারে? আমি এই বিষয়টি সম্পর্কে বিভ্রান্ত লজিস্টিক রিগ্রেশনে, কোনও ত্রুটি শব্দ নেই কারণ আপনার ফলাফল পরিবর্তনশীল বাইনারি। এটাই কি একমাত্র উজ্জ্বল মডেল যার অবশিষ্টাংশ নেই?

14 regression  mixed-model  generalized-linear-model  poisson-regression 

এই প্রশ্নের জন্য এখানে আমার প্রসঙ্গ: আমি যা বলতে পারি তা থেকে, ভারী ডেটা এবং surveyপ্যাকেজটি ব্যবহার করার সময় আমরা আর মধ্যে কোনও সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার রিগ্রেশন চালাতে পারি না । এখানে, আমাদের ব্যবহার করতে হবে svyglm(), যা পরিবর্তে একটি সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেল চালায় (যা একই জিনিস হতে পারে? আমি …

14 r  generalized-linear-model  least-squares  r-squared  deviance 

আমি একটি একক প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল (অবিচ্ছিন্ন / সাধারণত বিতরণ করা) এবং 4 ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল (যার মধ্যে 3 টি উপাদান এবং চতুর্থটি পূর্ণসংখ্যা) দিয়ে জেনারাইজড লিনিয়ার মডেল তৈরি করেছি। আমি একটি পরিচয় লিঙ্ক ফাংশন সহ গাউসীয় ত্রুটি বিতরণ ব্যবহার করেছি। আমি বর্তমানে যাচাই করছি যে মডেলটি সাধারণ রৈখিক মডেলের অনুমানগুলি সন্তুষ্ট …

14 regression  generalized-linear-model  ancova  assumptions  scatterplot 

গামা বিতরণ ব্যবহার করে কোনও জিএলএম ফিট করার জন্য আর এর সিনট্যাক্সটি বোঝার জন্য আমার বর্তমানে সমস্যা হচ্ছে। আমার কাছে ডেটার একটি সেট রয়েছে, যেখানে প্রতিটি সারিতে 3 সহ-ভেরিয়েট ( ), একটি প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবল ( ) এবং একটি আকারের প্যারামিটার ( ) থাকে। আমি 3 covariates একটি রৈখিক ফাংশন হিসাবে …

14 r  generalized-linear-model  gamma-distribution  dglm 

আমি কেবল একটি নেতিবাচক দ্বিপদী জিএলএম চালিয়েছি এবং এটি আউটপুট: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 1.6954 …

14 r  categorical-data  generalized-linear-model  interpretation  negative-binomial 

যতদূর আমি জানি, লজিস্টিক মডেল এবং ভগ্নাংশের প্রতিক্রিয়া মডেল (ফর্ম) এর মধ্যে পার্থক্য হ'ল নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল (ওয়াই) যার মধ্যে ফ্র্যাম [0,1] হয় তবে লজিস্টিকটি {0, 1} হয়} আরও, এফআরএম এর পরামিতিগুলি নির্ধারণের জন্য কোটির মতো সম্ভাবনার অনুমানকারী ব্যবহার করে। সাধারণত, আমরা এর glmমাধ্যমে লজিস্টিক মডেলগুলি পেতে ব্যবহার করতে পারি glm(y …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

আমি একটি glm.nb দ্বারা পরিচালিত glm1<-glm.nb(x~factor(group)) গ্রুপটি একটি শ্রেণিবদ্ধ এবং এক্স একটি মেট্রিকাল ভেরিয়েবলের সাথে being আমি যখন ফলাফলগুলির সংক্ষিপ্তসারটি পাওয়ার চেষ্টা করি তখন আমি ব্যবহার করি summary()বা না হয় তার উপর নির্ভর করে কিছুটা আলাদা ফলাফল পাই summary.glm। summary(glm1)আমাকে দেয় ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল থেকে আসা আমার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি (গ্লাম ইন আর) আমার প্রত্যাশা মতো 0 এবং 1 এর মধ্যে আবদ্ধ নয়। লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে আমার বোঝাটি হ'ল আপনার ইনপুট এবং মডেল পরামিতিগুলি লিনিয়ারিকভাবে একত্রিত হয় এবং প্রতিক্রিয়া লজিট লিঙ্ক ফাংশনটি ব্যবহার করে সম্ভাব্যতায় রূপান্তরিত হয়। যেহেতু লগইট ফাংশনটি 0 এবং 1 …

13 r  regression  logistic  generalized-linear-model 

আমি এমন পরামর্শ এবং মতামত খুঁজছি যা অনুপাত এবং হারের বিশ্লেষণকে মোকাবেলা করে। আমি যে ক্ষেত্রের মধ্যে বিশেষত অনুপাতের বিশ্লেষণ কাজ করি তা বিস্তৃত তবে আমি কয়েকটি কাগজপত্র পড়েছি যা এটিকে সমস্যা হতে পারে বলে বোঝায়, আমি এই সম্পর্কে ভাবছি: ক্রোনমাল, রিচার্ড এ 1993. স্পিউরিয়াস পারস্পরিক সম্পর্ক এবং অনুপাতের মানের …

13 modeling  multiple-regression  generalized-linear-model  interaction  confounding