Limitele modelelor liniare

Modele Liniare Generalizate în R

Richard Erickson

Instructor

Prezentarea cursului

  • Capitolul 1: Recapitulare și limite ale modelului liniar și regresiei Poisson
  • Capitolul 2: Regresia logistică (binomială)
  • Capitolul 3: Interpretarea și vizualizarea GLM-urilor
  • Capitolul 4: Regresia multiplă cu GLM-uri
Modele Liniare Generalizate în R

Calul de bătaie al științei datelor

Modele liniare: calul de bătaie al științei datelor

1 US Department of Agriculture https://www.nal.usda.gov/exhibits/ipd/localfoods/exhibits/show/farmto–table/the–roads–of–rural–america
Modele Liniare Generalizate în R

Modele liniare

  • Cum explică coeficienții liniari datele?
  • Interceptul pentru efectul de bază
  • Panta pentru predictorul liniar
  • $y = \beta_0 + \beta_1 x + \epsilon $
Modele Liniare Generalizate în R

Modele liniare în R

lm(y ~ x, data = dat)
Modele Liniare Generalizate în R

Ipoteza de liniaritate

Exemplu de date liniare și neliniare

Modele Liniare Generalizate în R

Ipoteza de normalitate

Reziduuri normale vs. non-normale

Modele Liniare Generalizate în R

Ipoteza variabilelor continue

Date continue comparate cu date ne-continue.

Modele Liniare Generalizate în R

Boxplot al greutăților puilor la sfârșitul studiului

Modele Liniare Generalizate în R

Impactul dietelor asupra greutății puilor

  • Datele ChickWeight din pachetul datasets

  • ChickWeightsEnd ultima observație din studiu

  • Cum se compară dietele 2, 3 și 4 cu dieta 1?

lm(formula = weight ~ Diet, data = ChickWeightEnd)

    Call:
    lm(formula = weight ~ Diet, data = ChickWeightEnd)
    Coefficients:
    (Intercept)        Diet2        Diet3        Diet4  
         177.75        36.95        92.55        60.81
Modele Liniare Generalizate în R

Ce facem cu supraviețuirea sau numărătorile?

  • Ce se întâmplă cu supraviețuirea sau numărul puilor?
  • Niciuna nu este continuă!
  • Avem nevoie de un instrument nou
  • Modelul liniar generalizat
Modele Liniare Generalizate în R

Modelul liniar generalizat

  • Similar cu modelele liniare
  • Distribuție non-normală a erorilor
  • Funcții de legătură: $y = \psi(b_0 + b_1 x + \epsilon)$
Modele Liniare Generalizate în R

GLM-uri în R

glm( y ~ x, data = data, family = "gaussian")
  • lm() echivalent cu glm( ..., family = "gaussian")
Modele Liniare Generalizate în R

Să exersăm!

Modele Liniare Generalizate în R

Preparing Video For Download...