¿qué es glm en r?

cómo elegir la familia en glm r

Los modelos lineales generalizados se han convertido en parte del tejido de la estadística moderna, y la regresión logística, por lo menos, es una herramienta a la que acuden los científicos de datos que crean aplicaciones de clasificación. La fácil disponibilidad de un buen software de MLG y la interpretabilidad de los resultados de la regresión logística la convierten en un buen clasificador de referencia. Además, Paul Komarek sostiene que, con un pequeño ajuste, el algoritmo básico de mínimos cuadrados reponderados iterativamente utilizado para evaluar las estimaciones de máxima verosimilitud puede hacerse lo suficientemente robusto y estable como para permitir que la regresión logística desafíe a los clasificadores especializados, como las máquinas de vectores de apoyo.

Es relativamente fácil averiguar cómo codificar un MLG en R. Incluso un novato en R puede descubrir que la función glm()forma parte del núcleo del lenguaje R en un minuto o así de búsqueda. A partir de ahí, sin embargo, es más difícil encontrar otras cosas relacionadas con los MLG que ofrece R. Aquí hay una lista de recursos que dista mucho de ser completa, pero que esperamos que sea útil.

paquete glm en r

GLM en R es una clase de modelos de regresión que soporta distribuciones no normales y puede ser implementado en R a través de la función glm() que toma varios parámetros, y permite al usuario aplicar varios modelos de regresión como logístico, poission, etc., y que el modelo funciona bien con una variable que representa una varianza no constante, con tres componentes importantes a saber, aleatorio, sistemático, y el componente de enlace que hace el modelo GLM, y la programación de R que permite una flexibilidad perfecta para el usuario en la aplicación del concepto.

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Aquí los tipos de familia (incluyen tipos de modelos) incluyen binomial, Poisson, Gaussiana, gamma, cuasi. Cada distribución tiene un uso diferente y puede utilizarse tanto en la clasificación como en la predicción. Y cuando el modelo es gaussiano, la respuesta debe ser un entero real.

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glm vs lm en r

Ver help(glm) para otras opciones de modelado. Consulte help(family) para conocer otras funciones de enlace permitidas para cada familia. Aquí se tratarán tres subtipos de modelos lineales generalizados: la regresión logística, la regresión de Poisson y el análisis de supervivencia.

La regresión logística es útil cuando se predice un resultado binario a partir de un conjunto de variables predictoras continuas. A menudo se prefiere sobre el análisis de la función discriminante debido a sus supuestos menos restrictivos.

Puede utilizar anova(fit1,fit2, test=»Chisq») para comparar modelos anidados. Además, cdplot(F~x, data=mydata) mostrará el gráfico de densidad condicional del resultado binario F en la variable continua x.

El análisis de supervivencia (también llamado análisis del historial de eventos o análisis de fiabilidad) abarca un conjunto de técnicas para modelar el tiempo hasta un evento. Los datos pueden estar censurados a la derecha, es decir, el acontecimiento puede no haber ocurrido al final del estudio o podemos tener información incompleta sobre una observación pero saber que hasta cierto momento el acontecimiento no había ocurrido (por ejemplo, el participante abandonó el estudio en la semana 10 pero estaba vivo en ese momento).

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cómo utilizar glm en r

El modelo lineal generalizado (GLM) ayuda a representar la variable dependiente como una combinación lineal de variables independientes. La regresión lineal simple es la forma tradicional del MLG. La regresión lineal simple funciona bien cuando la variable dependiente se distribuye normalmente. La suposición de que la variable dependiente se distribuye normalmente se viola a menudo en situaciones reales. Por ejemplo, consideremos un caso en el que la variable dependiente sólo puede tomar valores positivos y tiene una cola gorda. La variable dependiente es el número de cafés vendidos y la variable independiente es la temperatura.

Supongamos que hemos modelado una relación lineal entre las variables. El número esperado de cafés vendidos disminuye en 10 unidades al aumentar la temperatura en 1 grado. El problema de este tipo de modelo es que puede dar resultados sin sentido. Habrá situaciones en las que un aumento de 1 grado en la temperatura obligue al modelo a dar un número negativo de café vendido. El MLG es muy útil en este tipo de situaciones. El MLG se utiliza ampliamente para modelar situaciones en las que la variable independiente tiene distribuciones arbitrarias, es decir, distribuciones distintas de la normal.    La intuición básica detrás del MLG es no modelar la variable dependiente como una combinación lineal de la variable independiente, sino modelar una función de la variable dependiente como una combinación lineal de la variable dependiente. Esta función utilizada para transformar la variable independiente se conoce como función de enlace. En el ejemplo anterior, la distribución del número de cafés vendidos no será normal, sino poisson, y la transformación logarítmica (el logaritmo será la función de enlace en este caso) de la variable antes de la regresión conduciría a un modelo lógico. La capacidad del MLG de transformar datos con una distribución arbitraria para que se ajusten a un modelo lineal significativo lo convierte en una herramienta poderosa.

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Emiliano Ferro

Emiliano Ferro

Hola queridos lectores, soy Emiliano Ferro principal redactor de este blog sobre juegos NFT. Desde pequeño me han interesado mucho las inversiones y por supuesto los videojuegos, me paso horas y horas delante del PC disfrutando de jugar con amigos a juegos tipo LOL, WOW, Call of  Dutty y muchos más. Desde que descubrí el mundo de las criptomonedas me enganche y a partir de que emepzaron a surgir los juegos NFT me enamoré del concepto. Creo que es el futuro y en esta web os comparto todo lo que aprende y creo que es interesante.

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