Modèle linéaire généralisé cours

Bienvenue sur la page d`accueil de POP 507/ECO 509/WWS 509-modèles statistiques généralisés linéaires. Maintenant, nous parlons de modèles linéaires généralisés. Donc, cette partie ici où MU de x est de la forme-la façon dont je veux que mon beta, mon x, pour se présenter est linéaire, ce ne sera jamais une question. En principe, je pourrais ajouter un troisième point, qui est juste la question de cette partie, le fait que MU de x est x transposer Beta. Ce cours en ligne, «modèles linéaires généralisés» expliquera la théorie et le contexte des modèles linéaires généralisés (GLMs). Plus important encore, le cours décrira comment appliquer ces modèles aux données, évaluer le modèle et interpréter les résultats. Si vous comprenez les GLMs, vous comprenez la régression linéaire, la régression logistique, la régression de poisson, la régression binomiale négative, la régression gamma, la régression multinomiale et tant d`autres modèles qui sont soit directement inclus dans les GLMs, soit sont simples Extensions. Enfin, les modèles d`effets aléatoires et les modèles d`équation d`estimation généralisée (GEE) sont construits au-dessus des GLMs, ainsi la compréhension de GLMs est une grande introduction à ces sujets avancés! Dans les statistiques, le modèle linéaire généralisé (GLM) est une généralisation flexible de la régression linéaire ordinaire qui permet des variables de réponse qui ont des modèles de distribution d`erreurs autres qu`une distribution normale. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d`être relié à la variable de réponse via une fonction de liaison et en permettant à l`amplitude de la variance de chaque mesure d`être une fonction de sa valeur prédite. La régression linéaire sert de cheval de travail de statistiques, mais ne peut pas gérer certains types de données complexes. Un modèle linéaire généralisé (GLM) s`étend sur la régression linéaire pour inclure les distributions non normales, y compris les données binomiales et de comptage.

Tout au long de ce cours, vous allez élargir votre boîte à outils de science des données pour inclure les GLMs dans R. Dans le cadre de l`apprentissage des GLMs, vous apprendrez comment adapter les données binomiales de modèle avec la régression logistique et compter les données avec la régression de poisson. Vous apprendrez également à comprendre ces résultats et à les tracer avec ggplot2. La première partie examine le modèle linéaire général et considère ses restrictions, motivant le développement de modèles linéaires généralisés (GLMs). On donne un aperçu de la théorie des GLMs, y compris l`estimation et l`inférence. La partie se conclut par une introduction au montage des GLMs dans R. La pratique de cette partie envisage l`utilisation de GLMs pour des données continues, en particulier en comparant les modèles log-normal et gamma. Voyons donc dans quel sens ils sont une généralisation des modèles linéaires. Rappelez-vous, le modèle linéaire ressemblait à ceci.

Nous avons dit que y était égal à x transposer Beta plus Epsilon, non? C`était notre modèle de régression linéaire. Régression linéaire, GLMs et GAMs avec R montre comment utiliser R pour étendre les hypothèses de base et les contraintes de régression linéaire pour spécifier, modéliser et interpréter les résultats des modèles linéaires généralisés (GLMs) et des additifs généralisés (GAMs). Le cours démontre l`estimation des GLMs et des GAMs en travaillant à travers une série d`exemples pratiques du livre modèles d`additifs généralisés: une introduction avec R par Simon N. Wood (Chapman & Hall/CRC textes in Statistical science, 2006). Les modèles statistiques linéaires ont une réponse univariée modélisée comme une fonction linéaire des variables prédictitrices et un terme d`erreur aléatoire moyen zéro. L`hypothèse de linéarité est une caractéristique critique (et limitante). Les modèles linéaires généralisés (GLMs) détendent cette hypothèse de linéarité. Ils permettent à la valeur attendue de la variable de réponse d`être une fonction monotone lissée (par exemple non linéaire) des prédicteurs linéaires.

Les GLMs se détendent également en supposant que la variable de réponse est normalement distribuée en autorisant de nombreuses distributions (par exemple