問題タブ [glm]

MAMを実行したいのですが、いくつかの用語を削除するのに問題があります。

次のようにMAMを開始するには、これらの用語を削除する必要があると思います。

しかし、私はこの出力を取得します：

メモを読んでいるときにストローをつかんでいたので、コロンの代わりにプラス記号をmodel1に入れてみましたが、同じことが起こります。

両方のモデルが同じなのはなぜですか？私はグーグルで検索しようとしましたが、用語があまり得意ではないので、私の検索はあまり出てきません。

データセットに欠損値を代入する方法を探ろうとしています。私のデータセットには、年 (2001 ～ 2009)、月 (1 ～ 12)、性別 (M/F)、および年齢グループ (4 グループ) の出現回数 (不自然、自然、合計) が含まれています。

私が探求している代入手法の 1 つは、(ポアソン) 回帰代入です。

私のデータが次のようになっているとします。

基本的な GLM 回帰を実行した後、欠落しているため 96 個の観測が削除されました。

このGLMモデルの係数を使用してTotalの欠損値を「予測」(つまり、代入)するRの方法/パッケージ/関数はおそらくありますか?それらをマージするには）？係数を使用してさまざまな階層行を予測できることはわかっていますが、これには永遠に時間がかかります。うまくいけば、ワンステップ関数/メソッドがありますか?

私は、一般化線形モデル ( GLM ) と一般化線形混合モデル ( GLMM ) をRの lme4 パッケージと組み合わせて使用​​する方法を知っています。私は統計学を学んでいるので、段階的な公式ベースのRコードに従ってGLM とGLMMを適合させる方法を学ぶことに興味があります。この点に関して、リソースや参照を指摘していただければ幸いです。前もって感謝します。glmglmer

編集

マトリックスアプローチを使用してLMを行うように、式を使用してGLMとGLMMを段階的に実行したいと思います。このアプローチを使用するRの書籍やチュートリアルはありますか? ありがとう

Stata と R の結果を比較しようとすると混乱します。Web ページhttp://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbooks/logistic/chapter2/default.htmにある例を使用しています。 最初にStataで次のコマンドを実行します

次に、セクションに記載されている次のコマンドを使用します (2.2.2 主な効果と相互作用を伴う 2 x 2 レイアウト)

これら 2 つのコマンドは、Web ページに表示される結果を生成します。

そして、次のRコードを使用して同じ例を再現しました

しかし、結果は一致しません！

R のデータ ファイルは、次のリンクからダウンロードできます。

https://spreadsheets.google.com/spreadsheet/ccc?key=0Ajt182RLsguldFlLQmd6Z1ZoczJCenJIdmREUkhxTFE&hl=en_US

注: 主効果のみのモデルの結果は一致しますが、交互作用を含めると一致しません。

前もって感謝します。

ちょっと調べてみたのですが、CUDA で動く glm C の関数が見つかりませんか? これがどこかで利用できるかどうか誰かが知っていますか？同じデータセットで何百もの glm 回帰を同時に実行する必要があり、CUDA を使用すると役立ちます。

Rバージョン2.13.1でエラーメッセージを取得する次のコードを使用しています。マックで。

cv.glmnet(dsgn.mat,resp,family="gaussian",nfolds=5)

私が使用した場合、メッセージは表示されずglmnet、正常に動作していることに言及する必要があります。

重複の可能性:
各共変量を明示的に宣言せずに glm を使用して R で数式を指定
する データ フレームから多くの変数を含む数式を簡潔に記述する方法は?

重回帰を実行したい Y 値のベクトルと X 値の行列があります (つまり、Y = X[列 1] + X[列 2] + ... X[列 N])

問題は、行列 (N) の列数が事前に指定されていないことです。R では、線形回帰を実行するには、方程式を指定する必要があることを知っています。

しかし、X 行列の列数がわからない場合はどうすればよいでしょうか?

ありがとう！

ログ リンクとオフセットを使用して Gaussian GLM を実行したいと考えています。次の問題が発生します。

問題ない：

ではfamily=gaussian、開始値を指定する必要があります。ここで機能します:

しかし、ここでは機能しません:

eval(expr、envir、enclos)のエラー: 有効な開始値が見つかりません: いくつか指定してください"

誰が何が間違っているのか分かりますか (できれば私のコーディングだけで) ?

予測変数の値を指定する方法を探しています。現在のデータでglmを実行すると、変数の1つの係数が1に近くなります。.8に設定したいのですが。

これによりR^2値が低くなることはわかっていますが、モデルの予測力が大きくなることは事前にわかっています。

glmの重みコンポーネントは有望に見えますが、私はまだそれを理解していません。

どんな助けでも大歓迎です。

R で glm を使用して、SAS PROC GENMOD の例を R に変換しています。SAS コードは次のとおりです。

私のRコードは次のとおりです。

を使用するsummary(parmsg2)と、SAS と同じ係数推定値が得られますが、標準誤差は大きく異なります。

SAS からの要約出力は次のとおりです。

R からの要約出力は次のとおりです。

標準誤差の違いの重要性は、SAS 係数はすべて統計的に有意であるが、R 出力の係数RACE1と係数はそうではないということです。WEEKENDR で Wald 信頼区間を計算する式を見つけましたが、標準誤差の違いを考えると、同じ結果が得られないため、これは無意味です。

どうやら SAS は、ML である推定にリッジ安定化ニュートン ラフソン アルゴリズムを使用しているようです。Rの関数について私が読んだ情報にglmよると、結果は ML と同等であるはずです。R での推定手順を変更して、SAS で生成された同等の係数と標準誤差推定値を取得するにはどうすればよいですか?

更新するには、Spacedmanの回答のおかげで、データは食事調査の個人からのものでREPLICATE_VARあり、バランスの取れた反復複製の重みであり、整数（そして1000または10000のオーダーで非常に大きい）であるため、重みを使用しました。重さを解説しているサイトはこちらです。SAS でコマンドではFREQなく、なぜ the コマンドが使用されたのかはわかりません。WEIGHTここで、REPLICATE_VAR を使用して観測数を拡大し、分析を再実行してテストします。

以下のベンの回答のおかげで、私が現在使用しているコードは次のとおりです。