Questions tagged «log-linear»

如果您不知道要为其获取参数的函数，那么回归模型有什么用？ 我看到一项研究说，母乳喂养孩子的母亲在以后的生活中患糖尿病的可能性较小。该研究来自对约1000名母亲的调查，并控制了其他因素，并使用了对数线性模型。 现在这是否意味着他们认为确定糖尿病可能性的所有因素都符合一个很好的功能（可能是指数形式），可以很好地转化为具有对数的线性模型，并且证明母乳喂养的女性是否具有统计学意义？ 我肯定会丢失一些东西，但是，他们到底怎么知道这个模型的？

46 regression  modeling  epidemiology  log-linear 

谁能提供清晰的对数线性回归与逻辑回归之间的区别的清单？我知道前者是一个简单的线性回归模型，但是我不清楚何时应使用它们。

21 regression  logistic  logit  log-linear 

我有一个三级列联表，其中包含几种物种的计数数据，收集它们的寄主植物以及该收集是否在下雨天发生（这实际上很重要！）。使用R，假数据可能是这样的： count <- rpois(8, 10) species <- rep(c("a", "b"), 4) host <- rep(c("c","c", "d", "d"), 2) rain <- c(rep(0,4), rep(1,4)) my.table <- xtabs(count ~ host + species + rain) , , rain = 0 species host a b c 12 15 d 10 13 , , rain = 1 species …

12 r  categorical-data  log-linear 

有人可以解释为什么我们以非专业术语使用对数线性模型吗？我来自工程学背景，对于我来说，这确实是一个困难的话题，即统计学。我将不胜感激。

12 modeling  log-linear 

惩罚模型可用于估计参数数量等于或大于样本大小的模型。在大型稀疏分类或计数数据表的对数线性模型中可能会出现这种情况。在这些情况下，通常还希望通过组合某个因子的级别来折叠表格，而这些因子的级别在它们与其他因子的交互方式方面是无法区分的。两个问题： 有没有办法使用诸如LASSO或弹性网之类的惩罚模型来测试每个因素中各个级别的可折叠性？ 如果第一个问题的答案是肯定的，那么是否可以而且应该以这样的方式进行设置：水平崩溃和模型系数的估计可以一步完成？

10 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

我从以下实验设计中获得了数据：我的观察结果是对K相应治疗次数（）中成功次数（）的计数，对N两组分别由I个体组成的两组进行了测量，这些结果来自T治疗，其中每个这样的因子组合中都有R重复项。因此，共我有2 * I * T * R ķ的和对应Ñ的。 数据来自生物学。每个人都是一个基因，我通过它测量两种替代形式的表达水平（由于一种称为替代剪接的现象）。因此，K是其中一种形式的表达水平，而N是这两种形式的表达水平的总和。在一个单一的表达拷贝的两种形式之间的选择被假定为一个伯努利试验，因此ķ出Ñ副本遵循二项式。每个组由约20个不同的基因组成，并且每个组中的基因具有某些共同的功能，这在两组之间是不同的。对于每组中的每个基因，我从三个不同的组织（治疗）中分别进行了约30次这样的测量。我想估计组和治疗对K / N方差的影响。 已知基因表达过度分散，因此在下面的代码中使用负二项式。 例如，R模拟数据的代码： library(MASS) set.seed(1) I = 20 # individuals in each group G = 2 # groups T = 3 # treatments R = 30 # replicates of each individual, in each group, in each treatment groups = letters[1:G] …

9 r  generalized-linear-model  heteroscedasticity  log-linear  dglm 

如果列联表中的数字为0，并且我们正在对嵌套的泊松/对数线性模型（使用R glm函数）进行似然比检验，那么在拟合glm模型之前是否需要调整数据（例如，将1/2加到所有计数）？显然，如果不进行一些调整就无法估计某些参数，但是调整/缺少调整对LR测试有何影响？

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear