आर - glm - भविष्यवाणी - बाइनरी - विकल्प

एक बार आपके अनुमानित संभावनाओं के बाद, यह आप पर निर्भर है कि आप किस दहलीज का उपयोग करना चाहते हैं आप संवेदनशीलता, विशिष्टता को अनुकूलित करने के लिए थ्रेशोल्ड का चयन कर सकते हैं या आवेदन के संदर्भ में जो कुछ भी महत्वपूर्ण है वह कुछ अतिरिक्त जानकारी यहां उपयोगी होगा। अधिक विशिष्ट उत्तर आप आरओसी घटता और इष्टतम वर्गीकरण से संबंधित अन्य उपायों पर विचार करना चाह सकते हैं। संपादन इस जवाब को स्पष्ट करने के लिए कुछ हद तक मैं एक उदाहरण देने जा रहा हूं। वास्तविक जवाब यह है कि इष्टतम कटऑफ़ इस पर निर्भर करता है कि क्लासिफायर के गुणों में क्या महत्वपूर्ण है आवेदन के संदर्भ में चलिए अवलोकन I के लिए सच्चा मान दें, और टोपी भविष्यवाणी की जा रही है प्रदर्शन के कुछ सामान्य उपाय हैं। 1 संवेदनशीलता पी टोट आई 1 यू 1 - 1 एस का अनुपात, जो सही ढंग से इतने पर पहचाने जाते हैं 2 विशिष्टता पी हैट आई 0 यी 0 - 0 के अनुपात जो सही ढंग से पहचानते हैं। 3 सही वर्गीकरण दर पी यू टोट मैं - भविष्यवाणियों का अनुपात जो सही थे। उदाहरण के लिए, यदि आपका क्लासिफायरियर एक गंभीर बीमारी के लिए एक नैदानिक ​​परीक्षण का मूल्यांकन करने का लक्ष्य रखता है, जो अपेक्षाकृत सुरक्षित इलाज है, संवेदनशीलता अधिक महत्वपूर्ण है कि विशिष्टता दूसरे मामले में, यदि रोग अपेक्षाकृत मामूली होता है और उपचार खतरनाक होता है, सामान्य वर्गीकरण समस्याओं के लिए विशिष्टता को नियंत्रित करने के लिए अधिक महत्वपूर्ण होगा, यह संवेदनात्मकता और विनिर्देश को संयुक्त रूप से अनुकूल बनाना अच्छा माना जाता है - उदाहरण के लिए, आप क्लासिफायरियर का इस्तेमाल कर सकते हैं जो कम से कम करता है बिंदु 1,1 से उनका यूक्लिडियन दूरी डेल्टा को अन्य तरीकों से भारित या संशोधित किया जा सकता है ताकि आवेदन के संदर्भ में 1,1 से दूरी के अधिक उचित उपाय को प्रतिबिंबित किया जा सके - 1 9 से यूक्लिडियन दूरी यहां स्पष्ट रूप से चुना गया था, किसी भी स्थिति में, इन चार उपायों में से सभी आवेदन के आधार पर, सबसे उपयुक्त हो सकता है। नीचे एक उपन्यास उदाहरण है जो एक रसद प्रतिगमन मॉडल से वर्गीकृत करने के लिए भविष्यवाणी का उपयोग करता है कटऑफ अलग-अलग है यह देखने के लिए कि क्या कटऑफ़ इन तीन उपायों में से प्रत्येक के तहत सर्वश्रेष्ठ क्लासिफायरियर देता है इस उदाहरण में डेटा तीन भविष्यवाणियों के साथ रिक्तिगत रिग्रेसन मॉडल आर कोड नीचे प्लॉट देखता है जैसा कि आप इस उदाहरण से देख सकते हैं, इष्टतम कटऑफ इस पर निर्भर करता है कि इन उपायों में से कौन सा महत्वपूर्ण है - यह पूरी तरह से आवेदन निर्भर है। संपादन 2 पी यू 1 हैट आई 1 और पी यी 0 हैट आई 0, सच्चे-पॉजिटिव और सच्चे-नकारात्मक दर ध्यान दें ये संवेदनशील नहीं हैं और विशिष्टता भी प्रदर्शन के उपयोगी उपाय हो सकते हैं उदाहरण के लिए, यदि आप डिजाइन करने का प्रयास कर रहे हैं भविष्य में किसी बीमारी के फैलने के लिए नैदानिक, एक उच्च सच्ची सकारात्मक दर बहुत ही वांछनीय होगी, क्योंकि इसका मतलब यह होगा कि यदि कोई संक्रमण हो रहा है, तो आप भविष्यवाणी कर सकते हैं कि एक हो जाएगा और आप लागू कर सकते हैं कुछ हस्तक्षेप के बजाय इन्हें गणना करने के लिए कोड को संशोधित किया जा सकता है - मैं आपको यह छोड़ दूँगा। आर, भाग 3 में सामान्यीकृत रैखिक मॉडल, अनुमानित संभावनाओं को प्लॉट करना। डेविड लिलीस द्वारा, पीएच डी। हमारे पिछले लेख में, हमने सामान्यीकृत में मॉडल फिट के बारे में सीखा जीएमएम कमांड का उपयोग करते हुए द्विआधारी डेटा पर रैखिक मॉडल हम एमटीसीएआर डेटा सेट पर वही जीएमएम जारी करते हैं, जो वजन और इंजन विस्थापन पर बनाम चर को पुनर्गठन करते हैं। अब हम अपने मॉडल को साजिश करना चाहते हैं। हालांकि हम एक मॉडल चलाते हैं कई भविष्यवाणियों के साथ, यह भविष्यवाणी की संभावना को साजिश करने में मदद कर सकता है कि प्रत्येक प्रिवक्ता के विरुद्ध अलग-अलग बनाम 1 तो पहले हम सिर्फ हमारे भविष्यवाणियों में से एक के लिए एक एलएलएम फिट बैठते हैं, हमारे मॉडल को साजिश करने के लिए हमें वजन की एक श्रृंखला की जरूरत है उचित मूल्यों का निर्माण करने के लिए, हम मूल्यों की वास्तविक सीमा से स्थापित कर सकते हैं, जो कि 0 से 6 के बीच wt मानों के मूल्यों की वास्तविक सीमा से स्थापित हो सकते हैं। इसलिए हम 0 से 6 के बीच के मानों का अनुक्रम 0 01 के वेतनमान में बनाते हैं। इतनी बड़ी संख्या में नज़दीकी स्थान बिंदुओं में शामिल होने से हमारे मॉडल को एक चिकनी स्वरूप मिलेगा.अब हम xweight के सभी मूल्यों के लिए मॉडल बनाने के लिए भविष्यवाणी समारोह का उपयोग करते हैं.हम विस्थापन के लिए भी ऐसा कर सकते हैं.हम यह देख सकते हैं कि दोनों के लिए भविष्यवाणियों, संभावना के बीच एक नकारात्मक संबंध है कि 1 बनाम और भविष्यवक्ता चर के रूप में भविष्यवाणी बढ़ता है, संभावना कम हो जाती है। यह इतना मुश्किल नहीं था हमारे अगले लेख में, हम ग्लैमर फ़ंक्शन के अन्य अनुप्रयोगों को देखेंगे। लेखक के बारे में डेविड लिलीस ने कई शोधकर्ताओं और सांख्यिकीविदों को अपनी कंपनी सिखा है, सिग्मा सांख्यिकी और अनुसंधान लिमिटेड आर ऑन ऑन लाइन निर्देश और फेस-टू-फेस कार्यशालाओं को प्रदान करता है, और आर दाऊद में कोडिंग सेवाओं को लागू स्टेटिस्ट आईसीएस। आर एस जीएलएम समारोह सीखना इस छह घंटे की कार्यशाला में आप सीखेंगे कि कैसे रेश्यो निर्दिष्ट करने के लिए एलएलएम का उपयोग कैसे करें चर की लंबाई अलग होती है, और जब मैं अपने प्रतिगमन को देखता हूं तो मुझे लगता है कि 4366 टिप्पणियों को लापता होने के कारण हटा दिया गया और मेरे पास है 5156 का अवलोकन, तो मैं अपने गुणों को जोड़कर कैसे बढ़ाया जा सकता हूं। पारिवारिक द्विपदीय के साथ एक बहुपक्षीय एलएलएम में चिकित्सकीय और छितराया हुआ साजिश के लिए एक वक्र फिट। मैं उत्पादकता के प्रभाव और प्रारंभिक घनत्व अनुपात पर देखने के लिए क्वासीबाइनोमियल त्रुटि के साथ एचएलएम का उपयोग किया है कीटनाशक उत्प्रवास की उत्पादकता का कोई प्रभाव नहीं था और मैं निम्नलिखित अंतिम मॉडल मॉडल 5 एमएलएम y. NF NF2 तक पहुँच गया, quasibinomial मुझे अपने स्कैटर प्लॉट में एक वक्र में फिट करने के लिए इस मॉडल का उपयोग करने की आवश्यकता है जो कि अनुपात पर प्रारंभिक घनत्व का द्विघात प्रभाव दिखा रहा है emigrating क्या मैंने पढ़ा है इस मॉडल की सार तालिका से गुणांक का उपयोग करने के लिए लाइन Coefficients अनुमान एसटीडी त्रुटि टी मूल्य प्रो टी इंटरसेप्ट 1 47047 0 89089 1 651 0 1104 एनएफ -0 87076 0 41867 -2 080 0 047 2 NF2 0 06405 0 03056 2 096 0 0456. मैं इस उदाहरण को आपके पृष्ठ में प्रदान किया था और मैं सोच रहा था कि कैसे आप स्कैटर साजिश पर वक्र साजिश कर सकते हैं जब आपके पास एनएफ़ 2 के मामले में एक ही चर का द्विघात प्रभाव होता है। अपने उदाहरण के लिए मैंने जो कुछ किया है, उसका पालन करें मैं निम्नलिखित त्रुटि प्राप्त करता हूं - मॉडल 5 का अनुमान लगाता हूं, एनएफ एक्स सूची में टाइप करें, न्यूडाटा में त्रुटि, एनएफ़ 2 के लिए एक्सल ऑब्जेक्ट एक्सलेवल चर लंबाई भिन्न होती है। जब मैं गुणांक का उपयोग करता हूं और यह समीकरण ProEmig 1 470466 - 0 87075 9 एनएफ़ 0 064054 एनएफ़ 2 यह मेरे डेटा में सही नहीं है। एनएफ - 0, 12, 0 1 लाइन एनएफ, 1 470466- 0 87075 9 एनएफ 0 064054 एनएफ 2 प्लॉट एनएफ, प्रोएएमआईग, मुख्य पॉलीनोमियल मॉडल, एक्सएलएबी एनएफ़, इलैब प्रोएएमआईजी। मैं वापस गुणांक को बदलने के बारे में कुछ पढ़ता हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यदि मुझे सही पंक्ति नहीं मिल रही है, तो मुझे रूपांतरण की आवश्यकता है और यदि हां, तो मैं कैसे करूँगा कि मैं वास्तव में लाइन बनाने के लिए उलझन में हूँ और मैं किसी भी मदद और सुझाव की सराहना करते हैं धन्यवाद। आपके समर्थन के लिए धन्यवाद एक समाधान यदि मैं अपने मॉडल में दो चर-पक्षियों पर विचार करना चाहता हूं, तो मैं कैसे भूखंड बना सकता हूं, मेरे पास खुशहाल खुशहाल भविष्यवाणियों के दोस्त हैं। जैसा कि देखा जा सकता है, पहले पांच विकल्पों में से प्रत्येक के लिए एक विभेदित फ़ंक्शन द्विपदीय द्विपदीय विचरण मी 1- मी, और द्विपदीय के लिए लिंक फ़ंक्शन के एक या अधिक विकल्प लॉग-इन, प्रोबिट या पूरक लॉग-लॉग। जब तक आप डिफ़ॉल्ट लिंक चाहते हैं, आपको सभी को निर्दिष्ट करना होगा परिवार नाम यदि आप एक वैकल्पिक लिंक चाहते हैं, तो आपको जोड़ना होगा एक लिंक तर्क उदाहरण के लिए उपयोग की जाने वाली जांच करने के लिए। सूची में अंतिम परिवार, अधिकतम अर्ध-संभावना द्वारा फिटिंग उपयोगकर्ता-निर्धारित मॉडल की अनुमति देने के लिए है। 2.5 2 उपस्कर प्रतिवाद। हम गर्भ निरोधक उपयोग के उपयोग से फिटिंग उप-रिगैशन मॉडल का वर्णन करेंगे डेटा नीचे दिखाया गया है। डेटा मेरे सामान्यीकृत रैखिक मॉडल पाठ्यक्रम के लिए वेबसाइट के डेटासेट अनुभाग से उपलब्ध है। संक्षिप्त विवरण पढ़ें और लिंक का अनुसरण करें। निश्चित रूप से डेटा सीधे आरआई से डाउनलोड किया जा सकता है निर्दिष्ट हैडर पैरामीटर को सच के रूप में क्योंकि अन्यथा यह स्पष्ट नहीं होता कि फाइल में पहली पंक्ति में वेरिएबल नाम हैं, कोई पंक्ति नाम निर्दिष्ट नहीं हैं, इसलिए पंक्तियों को 1 से 16 प्रिंट कूट से गिने जायेगा ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आप डेटा प्राप्त कर चुके हैं ठीक है फिर इसे अपना डिफॉल्ट डाटासेट बनाओ। हमें पहले एक सरल योजक मॉडल का उपयोग करने की कोशिश करें जहां गर्भनिरोधक का उपयोग उम्र, शिक्षा और चाहता पर निर्भर करता हैअधिक. यहाँ स्पष्ट करने के लिए कुछ चीजें हैं पहले, फ़ंक्शन को ग्लैमर कहा जाता है और मैंने इसके मूल्य को एक रिक्तिगत प्रतिगमन के लिए लास्टिट को ऑब्जेक्ट कहा जाता है फ़ंक्शन का पहला तर्क मॉडल का सूत्र है, जो प्रतिक्रिया को परिभाषित करता है और रेखीय भविष्यवाणी करता है। द्विपदीय आंकड़ों के जवाब में या तो एक वेक्टर या दो स्तंभों वाला एक मैट्रिक्स हो सकता है। यदि प्रतिक्रिया एक सदिश है विफलता के लिए 0 के साथ संख्यात्मक हो सकता है और सफलता के लिए 1, या विफलता का प्रतिनिधित्व करने वाले पहले स्तर के साथ और सभी अन्य सफलता का प्रतिनिधित्व करते हैं इन मामलों में, आर में द्विपदीय denominators का प्रतिनिधित्व करने वाले एक वेक्टर उत्पन्न करता है। उदाहरण के तौर पर, प्रतिक्रिया एक मैट्रिक्स हो सकती है जहां पहला स्तंभ सफलताओं की संख्या है और दूसरा स्तंभ विफलताओं की संख्या है इस मामले में, सही दोपक्षीय दोपहर का निर्माण करने के लिए एक साथ दो कॉलम जोड़ता है। क्योंकि बाद का दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से सही है हमारे लिए एक मैं cbind फ़ंक्शन cbind का उपयोग कर कॉलम वैक्टर बाध्यकारी द्वारा गर्भनिरोधक का उपयोग नहीं करते हुए मैट्रिक्स बनाने के लिए किया है.विशेष प्रतीक के बाद। कि भविष्यवाणियों से प्रतिक्रिया अलग करती है, हमारे पास एक मानक विल्किन्सन-रोजर्स मॉडल फार्मूला है मामले में हम उम्र, शिक्षा और चाहने के मुख्य प्रभावों को निर्दिष्ट कर रहे हैं, क्योंकि सभी तीन भविष्यवाणियां निर्बाध चर हैं, इन्हें अपने आप ही कारकों के रूप में माना जाता है, जैसा कि आप परिणामों का निरीक्षण करके देख सकते हैं। फिर से बताएं कि वर्णक्रम के क्रम में एक कारक के स्तर को आर इसी तरह, शिक्षा के संदर्भ में उच्च संदर्भ कक्ष है क्योंकि उच्चतर कम होने से पहले आता है आर, आर के लिए आधार के रूप में कोई नहीं उठायाअधिक. अगर आप इनके बारे में नाखुश हैं जिन विकल्पों में आप आधार श्रेणी को बदलने के लिए रिलीज का उपयोग कर सकते हैं, या 2 अपने खुद के संकेतक चर को परिभाषित कर सकते हैं मैं उच्च शिक्षा वाले महिलाओं के लिए संकेतकों को परिभाषित करके और अधिक बच्चों के लिए इच्छुक महिलाओं के लिए बाद के दृष्टिकोण का उपयोग करूँगा। अब मॉडल को फिर से प्रयास करें। अवशिष्ट देवता 10 9 में 2 9 2 9 का बहुत महत्वपूर्ण है। इसलिए हमें एक बेहतर मॉडल की आवश्यकता है, मेरे पसंदीदा में से एक उम्र और किसी भी बच्चे के लिए इच्छा के बीच बातचीत का परिचय नहीं करता है। नोट कैसे आर ने स्वचालित रूप से अंतःक्रिया शब्द बनाया, और यहां तक ​​कि उनके लिए समझदार लेबल भी आए 7 डीएफ पर 12 63 के मॉडल का डीवेंचर परंपरागत पांच फीसदी स्तर पर महत्वपूर्ण नहीं है, इसलिए हमारे पास इस मॉडल के खिलाफ कोई सबूत नहीं है। इस फिट के बारे में अधिक विस्तृत जानकारी प्राप्त करने के लिए सारांश समारोह का प्रयास करें। आर फ्लैगिंग एक, दो या तीन सितारों के साथ महत्वपूर्ण गुणांक, उनके पी-मानों के आधार पर प्लॉट लाटिफ का प्रयास करें आप समान भूखंडों को एक रेखीय मॉडल के रूप में प्राप्त करते हैं, लेकिन सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए अनुकूलित होते हैं उदाहरण के लिए अवशिष्ट अवयवों देवता के अवशेषों को अव्यवस्था के अवलोकन के वर्गमूल में रखा जाता है, कच्चे अवशिष्ट के रूप में एक ही चिन्ह के साथ। कार्य जो कि फिट से परिणाम निकालने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। अवशिष्ट अवशेषों के लिए अवशिष्ट या अवशिष्ट अवशेष शामिल हैं। उचित मूल्यों का अनुमान लगाया गया है। रेखीय अनुमान के अनुमानित अनुमानों के लिए रैखिक अनुमानक अनुमानित logits. coef या गुणांक, और deviance के लिए deviance। इन कार्यों में से कुछ वैकल्पिक तर्क हैं उदाहरण के लिए, आप पाँच अलग-अलग प्रकार के अवशेषों को निकाल सकते हैं, जिसे विचलन कहा जाता है, पियरसन, प्रतिक्रिया की प्रतिक्रिया - फिट मूल्य, आईआरएलएएस एल्गोरिदम - रैखिक भविष्यवक्ता में कार्यशील निर्भर चर को काम करना और मॉडल में प्रत्येक अवधि को छोड़कर काम करने वाले अवशिष्टों का मैट्रिक्स आंशिक है, आप उस प्रकार को निर्दिष्ट करते हैं जिसे आप प्रकार तर्क का उपयोग करना चाहते हैं, उदाहरण के लिए अवशिष्ट lrfit, प्रकार pearson.5 3 मॉडल अद्यतन करना। यदि आप एक मॉडल को संशोधित करना चाहते हैं तो आप विशेष फ़ंक्शन अपडेट का उपयोग करने पर विचार कर सकते हैं उदाहरण के लिए, आयु नं हमारे मॉडल में एक ई-इंटरेक्शन इस्तेमाल कर सकते हैं। पहला तर्क एक फिट का परिणाम है, और दूसरा एक अद्यतन फॉर्मूला है। जगह धारक। भविष्यवाणियों से प्रतिक्रिया को छोड़ देता है और डॉट मूल सूत्र के दाहिने हाथ से संदर्भित करता है, इसलिए यहां हम केवल उम्र को और अधिक हटाते हैं वैकल्पिक रूप से, एक दूसरे तर्क के रूप में एक नया सूत्र दे सकता है। अद्यतन फ़ंक्शन का प्रयोग एक ही मॉडल को अलग-अलग डेटासेट में फिट करने के लिए किया जा सकता है, तर्क डेटा का उपयोग करके एक नया डेटा फ्रेम निर्दिष्ट करने के लिए एक अन्य उपयोगी तर्क मॉडल को अलग अलग नमूनों में फिट करना यह फ़ंक्शन रेखीय मॉडल के साथ-साथ सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के साथ काम करता है.अगर आप मॉडल के अनुक्रम को फिट करने की योजना बना रहे हैं तो आपको एनोवा फ़ंक्शन उपयोगी मिलेगा नेस्टेड मॉडलों की एक श्रृंखला को देखते हुए, यह डेवियन में बदलाव की गणना करेगा उन दोनों के बीच प्रयास करें। बातचीत से जोड़कर ईसाई को 3 डी की कीमत पर 17 288 तक घटा दिया गया है। यदि इनोवा के लिए तर्क एक मॉडल है, तो समारोह प्रत्येक को जोड़कर प्राप्त देवता में बदलाव दिखाएगा ई फार्म मॉडल मॉडल में सूचीबद्ध क्रम में, जैसा कि यह रैखिक मॉडल के लिए किया था क्योंकि सूत्र के रूप में नियमों के अनुसार इसमें कई मॉडलों की आवश्यकता है, फ़ंक्शन को इसकी गणना पूरी करने में कुछ समय लग सकता है। एनोवा फ़ंक्शन आपको निर्दिष्ट करने देता है एक वैकल्पिक परीक्षा सामान्य विकल्प एफ के लिए रैखिक मॉडल और चिसक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के लिए होंगे पैरामीटर परीक्षण को जोड़ने Chisq हमारे मामले में devances के आगे पी-मूल्य जोड़ता है। हम देख सकते हैं कि सभी शब्दों में बहुत महत्वपूर्ण थे जब वे model.5 4 मॉडल चयन। आर में एक बहुत ही शक्तिशाली उपकरण चरणबद्ध प्रतिगमन के लिए एक समारोह है जिसमें तीन उल्लेखनीय विशेषताएं हैं। यह सामान्यीकृत रैखिक मॉडल के साथ काम करता है, इसलिए यह कदम-दिशात्मक रिक्तियां रिग्रेसन, या चरणबद्ध पॉसॉन प्रतिगमन करेगा। यह पदानुक्रमित मॉडल के बारे में समझता है , इसलिए यह केवल मॉडल में संबंधित मुख्य प्रभावों को शामिल करने के बाद ही इंटरैक्शन जोड़ने पर विचार करेगा, और। यह एक से अधिक स्वतंत्रता को शामिल करने वाली शर्तों को समझता है, इसलिए यह मैं एक कारक के प्रभाव का प्रतिनिधित्व डमी चर रखता हूं। प्रक्रिया का मूल विचार किसी दिए गए मॉडल से शुरू करना है जो अच्छी तरह से अशक्त मॉडल हो सकता है और मॉडल में पहले से ही एक शब्द को हटा कर या जोड़कर कदम उठा सकता है शामिल किए जाने के लिए उम्मीदवारों की सूची से, एक मॉडल फॉर्मूला द्वारा खोज की परिभाषा को परिभाषित किया जाता है, निश्चित रूप से, हटाए जाने या शामिल करने के लिए शर्तों का चयन। ओकेसी की जानकारी मानदंड पर आधारित है एआईसी आर एआईसी के रूप में परिभाषित करता है .2 अधिकतम - संभावना 2 मापदंडों की संख्या एस-प्लस इसे परिभाषित करता है कि वह मॉडल में मापदंडों की संख्या से बार-बार दोबारा छूट देता है दो परिभाषाएं एक स्थिरांक से भिन्न होती हैं, इसलिए एआईसी में अंतर समानता के दो वातावरणों में समान है AIC मानदंड में सुधार नहीं किया जा सकता है, तो प्रक्रिया बंद हो जाती है। इस कार्य के कुछ कार्य, एडी 1 और ड्रॉप 1 को कॉल करके किया जाता है जो एक मॉडल से शब्द को जोड़ने या छोड़ने पर विचार करता है ये फ़ंक्शन मॉडल चयन में बहुत उपयोगी हो सकता है, और दोनों ही एनोवा की तरह एक परीक्षण तर्क स्वीकार करते हैं। पहले ड्रॉप 1 पर विचार करें हमारे रसद प्रतिगमन मॉडल के लिए। जाहिर है हम इन शर्तों में से किसी को भी नहीं छोड़ सकते हैं ध्यान दें कि शिक्षा और आयु का मुख्य प्रभाव छोड़ने पर विचार नहीं किया जाना चाहिए, लेकिन आयु के मुख्य प्रभावों की जांच नहीं की गई है या अधिक नहीं, क्योंकि एक इंटरैक्शन को बनाए रखने के दौरान इन मुख्य प्रभावों को नहीं छोड़ेंगे। बहन फ़ंक्शन एडी 1 में अतिरिक्त शर्तों को परिभाषित करने के लिए एक गुंजाइश की आवश्यकता है हमारे उदाहरण में हम सभी संभावित दो-कारक इंटरैक्शन पर विचार करेंगे। हम देखते हैं कि न तो लापता दो-कारक परस्पर क्रियाएं पारंपरिक पांच प्रतिशत स्तर पर खुद ही महत्वपूर्ण हैं, हालांकि, ये संयुक्त रूप से महत्वपूर्ण नोट हैं कि शिक्षा बातचीत से उम्र के मॉडल में हमारे शुरुआती मॉडल की तुलना में कम एआईसी है। चरण फ़ंक्शन एक स्वचालित खोज यहां हम इसे दो-कारक इंटरैक्शन द्वारा परिभाषित दायरे में खोजते हैं। चरण फ़ंक्शन में विस्तृत ट्रेस आउटपुट का उत्पादन होता है, जिसे हमने निकाल दिया है, लौटा हुआ ऑब्जेक्ट, हालांकि, इसमें एक एनोवा घटक शामिल है, जो खोज को सारांशित करता है। जैसा कि आप देख सकते हैं, स्वचालित प्रक्रिया की शुरूआत, एक-एक करके, तीनों शेष दो-कारक परस्पर क्रियाएं, 99 9 की अंतिम एआईसी प्राप्त करने के लिए यह एक उदाहरण है, जहां एआईसी, केवल 2 प्रति पैरामीटर में एक डेवियन सुधार की आवश्यकता होती है, हो सकता है कि डेटा को अधिक. कुछ विश्लेषक पैरामीटर के प्रति अधिक जुर्माना पसंद करते हैं विशेष रूप से, गुणक उपज बीआईसी के रूप में 2 के बजाय लॉग नैन का उपयोग करते हुए, Bayesian Information मापदंड हमारे उदाहरण लॉग 1607 7 38 में है, इसलिए हम अतिरिक्त 38 पैरामीटर के लिए 7 38 की ईए डिवेंस कटौती चरण फ़ंक्शन ए के रूप में कश्मीर को एक तर्क के रूप में स्वीकार करता है, डिफ़ॉल्ट 2 के साथ आप यह सत्यापित कर सकते हैं कि k log 1607 निर्दिष्ट करने के लिए एक बहुत सरल मॉडल की ओर जाता है न केवल कोई नया इंटरैक्शन पेश किया गया है, बल्कि शिक्षा का मुख्य प्रभाव है हालांकि यह महत्वपूर्ण है .2017 जीवाणु एन रोडर ग्वेज़, प्रिंसटन यूनिवर्सिटी.सामान्यीकृत रैखिक मॉडल। अन्य मॉडलिंग विकल्पों के लिए ग्लम्स की मदद करें। प्रत्येक परिवार के लिए अन्य स्वीकार्य लिंक फ़ंक्शन के लिए परिवार को देखें। सामान्यीकृत रैखिक मॉडलों के तीन उपप्रकारों में यहां पर रिवजी रिपरेशन , पॉसिंन प्रतिगमन, और अस्तित्व विश्लेषण। लोकतांत्रिक प्रतिगमन। जब आप निरंतर भविष्यवक्ता चर के एक सेट से द्विआधारी परिणाम की भविष्यवाणी कर रहे हों, तो वैज्ञानिक प्रतिगमन उपयोगी है क्योंकि इसके कम प्रतिबंधात्मक मान्यताओं के कारण भेदभावपूर्ण कार्य विश्लेषण से अक्सर इसे प्राथमिकता दी जाती है। तर्कसंगत प्रतिगमन जहां एफ एक द्विआधारी कारक है और x1-x3 निरंतर भविष्यवक्ता हैं - ग्ल्मम एफ। एक्स 1 एक्स 2 एक्स 3, डाटा मायडाटा, पारिवारिक द्विपक्षीय सारांश फिट प्रदर्शन के परिणामों के लिए 95 सीआई के गुणांकों के मुकाबले सीईआईफ़ फिट एक्सपोनेंटिएटेड गुणांकों की अवधि बढ़ाएं 95 सीआई विस्तारित गुणांक के लिए फिट की भविष्यवाणी करते हैं, प्रकार की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी की गई अवस्थाएं अवशिष्ट हैं, भली भांति अवशिष्ट। x टाइप करें, डाटा मायडाटा बाइनरी परिणामों के सशर्त घनत्व साजिश को निरंतर x चर पर प्रदर्शित करेगा। पोइसन रिग्रेसन। पोइसन प्रतिगमन उपयोगी है जब एक परिणाम वैरिएबल निरंतर भविष्यवक्ता चर के सेट से गिनती का प्रतिनिधित्व करना पॉसों का प्रतिगमन जहां गिनती एक गिनती है और एक्स 1-एक्स 3 निरंतर भविष्यवक्ता हैं - जीएलएम गिनती। X1 x2 x3, डेटा मायडाटा, पारिवारिक पॉिसन सारांश प्रदर्शन के परिणामों को फिट करते हैं यदि आपके पास अतिदेय विचलन है तो अवशिष्ट देवता स्वतंत्रता की डिग्री की तुलना में बहुत अधिक है, तो आप काउसिसन के बजाय क्विसीपोसन का उपयोग करना चाहते हैं। सरव्वल विश्लेषण। इंविज़न इतिहास विश्लेषण या विश्वसनीयता विश्लेषण भी एक घटना को समय के मॉडलिंग के लिए तकनीकों के एक सेट को शामिल करता है डेटा सही सेंसर किया जा सकता है - इस घटना के अंत तक नहीं हो सकता है अध्ययन या हमारे पास अवलोकन के बारे में अपूर्ण जानकारी हो सकती है लेकिन पता है कि एक निश्चित समय तक घटना नहीं हुई थी, उदाहरण के लिए प्रतिभागिता सप्ताह 10 में अध्ययन से बाहर हो गई लेकिन वह उस समय जीवित था। जबकि सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का विश्लेषण आमतौर पर ग्लैमर फ़ंक्शन, जीवित रहने वाले विश्लेषण को आम तौर पर अस्तित्व के पैकेज से फ़ंक्शंस का उपयोग करने में किया जाता है उत्तरजीविता पैकेज एक और दो नमूना समस्याओं को संभाल सकता है, पैरामीट्रिक त्वरित विफलता मोड एलएस और कॉक्स आनुपातिक खतरों के मॉडल। डेटा को आमतौर पर प्रारूप प्रारंभ समय समय बंद होने और स्थिति 1 घटना में प्रवेश किया जाता है, 0 घटना नहीं होती, वैकल्पिक रूप से, डेटा प्रारूप के समय में हो सकता है और घटना 1 स्थिति घटित हो, 0 घटना नहीं हुई थी। स्थिति 0 इंगित करता है कि अवलोकन सही सेन्कैड है, डेटा को आगे के विश्लेषण से पहले सर्व फंक्शन के जरिए सुरव ऑब्जेक्ट में बंडल किया जाता है। साहब को एक या अधिक समूहों के अस्तित्व वितरण के लिए जीवित रहने के वितरण में अंतर के लिए जीवित परीक्षण का अनुमान लगाने के लिए उपयोग किया जाता है दो या दो से अधिक समूहों के बीच कॉक्सफ़ मॉडेल को प्रक्षेपक चर के सेट पर खतरे का काम करता है। मेयो क्लिनिक फेफड़ों के कैंसर डेटा पुस्तकालय अस्तित्व। डेटासेट सहायता फेफड़े के बारे में जानें एक सर्ज ऑब्जेक्ट जीवित बनाने - फेफड़े, सर्व टाइम, स्टेटस। कुल नमूना का प्लॉट अस्तित्व वितरण, कैप्लन-मीयर का अनुमानक फिट0 - जीवित रहने के जीवित .1, डेटा फेफड़े सारांश फिट प्लॉट फिट0, एक्सएलएब जीवन भर के समय में, यिल जीवित रहने, यसकाले 100, मुख्य जीवन रक्षा वितरण कुल मिलाकर। पुरुषों और महिलाओं के अस्तित्व के वितरण की तुलना 1 फिट - बचें लिंग साजिश फिट 1 द्वारा अस्तित्व के वितरण का साजिश करें, दिन में जीवित रहने का समय, यिल जीवित रहना, यस्सील 100, कर्नल सी लाल, नीला, मुख्य जीवनशैली लिंग प्रतिबिंब के शीर्ष पर, शीर्षक लिंग, सी पुरुष, महिला, भरें, सी लाल, नीला। पुरुष और महिला उत्तरजीविता घटता के बीच अंतर के लिए परीक्षण लॉग्रैंक परीक्षण बच गया। उम्र और मेडिकल स्कोर से नर उत्तरजीविता का अनुमान MaleMod - coxph survobj डेटा फेफड़े, सबसेट सेक्स 1. प्रदर्शन परिणाम MaleMod आनुपातिक खतरों की धारणा का मूल्यांकन। अधिक जानकारी के लिए टॉमस लुमले आर आर जीवित रहने वाले पैकेज पर आरक्षित समाचार लेख अन्य अच्छे स्रोतों में माइ झोउ का उपयोग आर सॉफ़्टवेयर में उत्तरजीविता विश्लेषण और अनुकार और उत्तरजीविता विश्लेषण पर एम जे क्रॉली के अध्याय को शामिल किया गया है। अभ्यास के लिए - कौन सा वर्ग यह भविष्यवाणी करता है। मुझे आरएसएस में रिक्तिगत प्रतिगमन के बारे में एक सवाल है। मान लें कि मेरे पास प्रोटीन पी 1, पी 2, पी 3 की एक छोटी सूची है, जो दो-वर्ग के लक्ष्य टी की भविष्यवाणी करते हैं, कैंसर गैर-नर्तक कहती हैं, आगे कहो मुझे पता है कि मैं आरडीटा डीएफ वाई में एक सरल रेजिस्टर रिग्रेसन मॉडल का निर्माण होता है, प्रोटीन का परिवार द्विपदीय वाई डाटासेट होता है। यह ठीक काम करता है ठीक एक कैंसर के साथ एक कारक वेक्टर होता है, नॉनकेन्सर प्रोटीन संख्यात्मक होते हैं.अब, मैं एक नया अनुमान लगाने के लिए उपयोग करना चाहता हूं data. predict मॉडल, न्यूडाटा टेस्टम्पल, टाइप रिसेप्शन टेम्प्लेम्स नए नमूने का एक छोटा सा सेट है। परिणाम प्रत्येक नमूने के लिए probes के एक सदिश है, लेकिन नमूने में पहले स्तर के संबंध में WH टी। क्या इस गिराए हुए अभिव्यक्ति का कारक मॉडल का अनुमान लगाता है, नयाडेटा टेस्ट नमूने, टाइप रिस्पांस 0 5 TRUE, जब नया नमूना कैंसर में वर्गीकृत होता है या जब इसे गैर-अनुक्रमित करने के लिए वर्गीकृत किया जाता है और क्यों नहीं अन्य तरह के आसपास। 10 जुलाई 2009 को 9 बजे 46 बजे, पीटर शफ़लर ने लिखा। हाय, मेरे पास एक सवाल है आर में तर्कसंगत प्रतिगमन मान लीजिए मेरे पास प्रोटीन पी 1, पी 2, पी 3 की एक छोटी सूची है जो दो-स्तरीय लक्ष्य टी का अनुमान लगाती है, कैंसर गैर-नर्तक कहते हैं कि आगे की बात है, मुझे पता है कि मैं आर मॉडल में एक सरल रिवर्सेंस मॉडल का निर्माण कर सकता हूं - जीएलएम टी.डेटा डीएफ वाई, पारिवारिक द्विपदीय वाई प्रोटीन का डाटासेट है यह काम करता है ठीक टी कैंसर के स्तर के साथ एक कारगर वेक्टर होता है, नॉनकेन्सर प्रोटीन संख्यात्मक होते हैं अब, मैं एक नए आंकड़ों का अनुमान लगाने के लिए मॉडल का अनुमान करना चाहता हूं, नयाडेटा टेस्ट नमूने, प्रकार प्रतिक्रिया परीक्षण नए नमूनों का एक छोटा सा सेट है नतीजा यह है कि प्रत्येक नमूने के लिए जांच के नमूने में संभाव्यता का एक सदिश है, लेकिन probabilty WH में टी के पहले स्तर से संबंधित है, टी में दूसरे स्तर के संबंध में यह गिरावट की अभिव्यक्ति का कारक भविष्यवाणी मॉडल, नयाडेटा परीक्षणों के नमूने, टाइप रिस्पांस 0 5 TRUE, जब नया नमूना कैंसर में वर्गीकृत किया जाता है या जब इसे गैर-अनुक्रमित करने के लिए वर्गीकृत किया जाता है और क्यों नहीं धन्यवाद, चारों ओर, पीटर के बारे में कोई अन्य तरीका नहीं। glm के विवरण अनुभाग के अनुसार। एक सामान्य भविष्यवक्ता के पास फार्म का प्रतिसाद है। जहां जवाब ई संख्यात्मक प्रतिक्रिया वेक्टर है और शब्द पदों की एक श्रृंखला है जो एक रेखीय भविष्यवाणी के लिए प्रतिक्रियाओं को निर्दिष्ट करता है द्विपदीय और क्वासीबिनीमियल परिवारों के लिए प्रतिक्रिया भी एक कारक के रूप में निर्दिष्ट किया जा सकता है जब पहला स्तर विफलता और अन्य सभी की सफलता या दो-स्तंभ मैट्रिक्स सफलताओं और विफलताओं की संख्या देने वाले स्तंभों के साथ, पहले के रूप में एक शब्द विनिर्देश, पहले सभी शब्दों को पहले किसी भी डुप्लिकेट हटाए गए सभी पदों के साथ दूसरे शब्दों में इंगित करता है। तो, ऊपर दिए गए आपके विवरण को, आप गैर-नर्तक की भविष्यवाणी कर रहे हैं, आप कौवेरेट्स को दिए जाने वाले कारक सफलता के दूसरे स्तर की संभावना की भविष्यवाणी कर रहे हैं। यदि आप कैंसर की भविष्यवाणी करना चाहते हैं, तो कारक स्तरों को इस प्रकार बदल दें। - कारक टी, स्तर गैर गैर-कैंसर, कैंसर। डिफ़ॉल्ट रूप से, आर अल्फा कारक स्तर, इसलिए कैंसर सबसे पहले होगा। अनुपस्थिति, उपस्थिति के लिए 0,1 पूर्णांक कोड का उपयोग करने के मामले में इसे सोचें, जहां आप 1 की संभावना की भविष्यवाणी कर रहे हैं, या ईवेंट या चारों की उपस्थिति बीटीडब्लूडब्ल्यू की प्रतिक्रिया, टी के जरिए प्रतिक्रिया वेक्टर के नाम के रूप में एक अच्छी आदत नहीं है। टी के लिए लघुकथा आर निरंतर TRUE R में बनाया गया है जो अंतर को जानने के लिए काफी चालाक है, लेकिन इसका उपयोग न करने से परेशान होने से बचने के लिए बेहतर है। पीटर शफलर द्वारा इस पोस्ट के जवाब में 2.पीटर शफ़लर ने लिखा है। , आर में तर्कसंगत प्रतिगमन के बारे में मेरे पास एक सवाल है, मान लीजिए मुझे प्रोटीन पी 1, पी 2, पी 3 की एक छोटी सूची है, जो दो-स्तरीय लक्ष्य टी की भविष्यवाणी करते हैं, कैंसर गैर-नर्तक कहते हैं, आगे कहो मुझे पता है कि मैं एक सरल रिसाइशी प्रतिगमन मॉडल का निर्माण कर सकता हूँ मॉडल - जीएलएम टी डीएटीए डीएफ वाई, पारिवारिक द्विपदीय वाई प्रोटीन का डाटासेट है यह ठीक काम करता है टी कैंसर के साथ एक कारगर वेक्टर होता है, गैर-नर्तक प्रोटीन संख्यात्मक होते हैं अब, मैं भविष्यवाणी करना चाहता हूं कि एक नया डेटा मॉडल, नईडेटा परीक्षण के नमूने, प्रकार प्रतिक्रिया परीक्षण नमूने नए नमूनों का एक छोटा सा सेट है परिणाम का नमूना प्रत्येक नमूना के लिए जांच के नमूने में एक सदिश है, लेकिन probabilty WH में T में पहले स्तर के हैं टी में दूसरे स्तर के संबंध में यह fallowing अभिव्यक्ति कारक का अनुमान है मॉडल, नयाडेटा टेस्टम्स, टाइप रिस्पांस 0 5 TRUE, जब नया नमूना कैंसर में वर्गीकृत किया जाता है या जब इसे गैर-अनुक्रमित करने के लिए वर्गीकृत किया जाता है और क्यों नहीं दूसरे तरीके से.यह एक कारक प्रतिक्रिया के दूसरे स्तर की संभावना है, दस्तावेज़ीकरण में सफलता कहा जाता है, तब भी जब आपका बीमारी या मौत की संभावना को मॉडलिंग करना, जैसे रिक्तिगत प्रतिगमन को स्वयं व्याख्या करते समय। मुझे सरलीकृत परिस्थितियों में प्रयोग द्वारा इस तरह की समस्या को हल करने के लिए सबसे आसान लगता है E Gx - नमूना सी ए, बी, 10, TRUE x 1 BABBABBABA तालिका की जगह xx AB 4 6. नोटिस कि बी की रिश्तेदार आवृत्ति 6.1 है, eval expr में द्विपदीय त्रुटि, envir, enclos y मान होना चाहिए 0 y 1 इसके अलावा चेतावनी संदेश एमएफ में, वैरिएबल x एक कारक में परिवर्तित विरोधाभास है। ठीक है, इसलिए इसे कारक के बिना रूपांतरण के लिए जाना नहीं चाहिए। यह एक अच्छी बात है। कॉल ग्ल्म फार्मूला फैक्टर x.1, पारिवारिक द्विपक्षीय। विशेषज्ञों को रोकें 0 4055. फ्रीडम 9 के दायित्व 9 कुल अर्थात् नल 9 अवशिष्ट नल देवविया 13 46 अवशिष्ट भयावह 13 46 एआईसी 15 46. अवरोध सकारात्मक है, संभाव्यता के लिए लॉग बाधाओं के अनुरूप है 0 5 अर्थात् यह होना चाहिए कि बी 04055 लॉग 6 4.1, द्विपद 1 2 3 4 5 6 7 8 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 9 10 04054651 0 4054651 अनुमान है कि ग्लोबल फैक्टर एक्स .1, द्विपद, प्रकार प्रतिक्रिया 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6.के लिए क्यों यह अन्य तरह से नहीं है, ठीक है, अगर यह होता है, तो आप एक ही सवाल पूछ सकते थे .-------- पीटर डेलगार्ड स्टियर फरेमग्सगडे 5, एंट्र बी सी --- विभाग बायोस्टैटिस्टिक्स पीओ बॉक्स 2099, 1014 सीएफ़ के - कोपेनहेगन डेनमार्क के डेनमार्क के पीएच 45 35327 9 18. पीटर शफ़लर ने नमस्ते लिखा, आर में रिक्तिगत प्रतिगमन के बारे में मेरे पास सवाल है। मान लीजिए कि मेरे पास प्रोटीन पी 1, पी 2, पी 3 की एक छोटी सूची है जो अनुमान लगाती है एक दो-स्तरीय लक्ष्य टी, कैंसर गैर-नर्तक कहते हैं, आगे बढ़ें, मैं कहता हूं कि मैं आर मॉडल में एक साधारण रसद प्रतिगमन मॉडल का निर्माण कर सकता हूं - जीएलएम टीडीटा डीएफ वाई, पारिवारिक द्विपदीय वाई प्रोटीन का डाटासेट है यह ठीक काम करता है। स्तर कैंसर, गैर-नर्तक वाले प्रोटीन के साथ सशर्त वेक्टर अब संख्यात्मक हैं, मैं मॉडल का अनुमान लगाने के लिए नए डेटा का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करना चाहता हूं, नयाडेटा टेस्टम्स, प्रकार प्रतिक्रिया परीक्षण नमूने नए नमूनों का एक छोटा सा सेट है परिणाम का नमूना प्रत्येक नमूना के लिए परीक्षणों में नमूने हैं लेकिन टी के दूसरे स्तर के संबंध में टी के पहले स्तर से संबंधित होने के लिए संभाव्यता क्या यह गिरावट की अभिव्यक्ति का कारक है मॉडल का अनुमान लगाता है, नयाडेटा टेस्ट नमूने, प्रकार प्रतिक्रिया 0 5 TRUE, जब नया नमूना कैंसर में वर्गीकृत होता है या जब इसे वर्गीकृत किया जाता है Noncancer और अन्य तरीकों के आसपास क्यों नहीं यह एक कारक प्रतिक्रिया के दूसरे स्तर की संभावना है, दस्तावेज़ीकरण में सफलता समझा जाता है, भले ही आपके मॉडलिंग की बीमारी या मृत्यु की संभावना, जैसे कि रिक्तियां एसएसआईएनआई स्वयं मुझे सरल तरीके से सरलता से परिस्थितियों में उपयोग करके इस तरह की समस्या को हल करने के लिए सबसे आसान लगता है ई जीएक्स - नमूना सी ए, बी, 10, TRUE x 1 BABBABBABA तालिका xx AB 4 6 नोटिस देता है कि बी की सापेक्षिक आवृत्ति 0 है 6 x.1, बायलॉमील त्रुटि eval expr में, envir, enclos y मान होना चाहिए 0 y 1 इसके अलावा चेतावनी संदेश एमएफ में, वैरिएबल एक्स को एक कारक के रूप में परिवर्तित किया गया विरोधाभास है, तो यह रूपांतरण के बिना कारक के लिए जाना जाता है यह एक अच्छी बात है जीएमएम कारक x.1, द्विपद कॉल, ग्लोबल फॉर्मूला कारक x.1, पारिवारिक द्विपदीय गुणांक अवरुद्ध 0 4055 डिग्री स्वतंत्रता 9 कुल अर्थात् नल 9 अवशिष्ट नल देवविया 13 46 अवशिष्ट भयावह 13 46 एआईसी 15 46 अवरोधन सकारात्मक बाधाओं के अनुरूप है संभाव्यता के लिए 0 5 अर्थात् वह होना चाहिए B 04055 लॉग 6 4 अनुमान है कि ग्लोबल फैक्टर x.1, द्विपद, 1 2 3 4 5 6 7 8 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 0 4054651 9 10 0 4054651 0 4054651 जीएमएम कारक x.1, द्विपद, प्रकार प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 0 6 यही कारण है कि यह दूसरी तरह से नहीं है, ठीक है, अगर यह होता है, तो आप एक ही सवाल पूछ सकते थे। या अधिक विशेष रूप से। noncancer, noncancer, noncancer mod - glm resp.1, परिवार द्विपदीय भविष्यवाणी, प्रकार प्रतिक्रिया 1 2 3 4 0 75 75 75 75 75. और जब से noncancer 75 नमूना में समय का स्पष्ट रूप से प्रकट होता है noncancer की संभावना की भविष्यवाणी ।