คำถามติดแท็ก generalized-linear-model

ฉันได้คุยกับสมาชิกแล็บหลายคนเกี่ยวกับอันนี้และเราได้ไปหลายแหล่ง แต่ก็ยังไม่มีคำตอบ: เมื่อเราบอกว่า GLM มีตระกูลปัวซองเรากำลังพูดถึงการกระจายตัวของเศษซากหรือตัวแปรการตอบสนองหรือไม่? จุดของการต่อสู้ อ่านหนังสือนี้บทความมันกล่าวว่าสมมติฐานของ GLM ที่มีความเป็นอิสระทางสถิติของการสังเกตเปคที่ถูกต้องของการเชื่อมโยงและความแปรปรวนของฟังก์ชั่น (ซึ่งทำให้ฉันคิดเกี่ยวกับสิ่งตกค้างที่ไม่ตัวแปรตอบสนอง) ขนาดที่ถูกต้องของการวัดตัวแปรการตอบสนอง และขาดอิทธิพลเกินควรจากจุดเดียว คำถามนี้มีสองคำตอบโดยมีสองคะแนนแต่ละข้อที่ปรากฏครั้งแรกพูดถึงเศษซากและคำตอบที่สองเกี่ยวกับตัวแปรการตอบสนองคืออะไร? ในบล็อกนี้เมื่อพูดถึงสมมติฐานพวกเขาระบุว่า " การกระจายตัวของสารตกค้างอาจเป็นอย่างอื่นเช่นทวินาม " ในตอนต้นของบทนี้พวกเขากล่าวว่าโครงสร้างของข้อผิดพลาดจะต้องเป็นปัวซอง แต่ส่วนที่เหลือจะมีค่าบวกและลบแน่นอนว่าปัวซองจะเป็นอย่างไร คำถามนี้ซึ่งมักถูกอ้างถึงในคำถามเช่นคำถามนี้เพื่อให้ซ้ำกันไม่มีคำตอบที่ยอมรับได้ คำถามนี้คำตอบพูดคุยเกี่ยวกับการตอบสนองและไม่เหลือ ในรายละเอียดหลักสูตรนี้จากมหาวิทยาลัยเพนซิลวาเนียพวกเขาพูดคุยเกี่ยวกับตัวแปรตอบสนองในสมมติฐานไม่ใช่ส่วนที่เหลือ

13 generalized-linear-model  residuals  assumptions 

ในRมีสามวิธีในการจัดรูปแบบข้อมูลอินพุตสำหรับการถดถอยโลจิสติกโดยใช้glmฟังก์ชัน: ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบ "ไบนารี" สำหรับการสังเกตแต่ละครั้ง (เช่น y = 0 หรือ 1 สำหรับการสังเกตแต่ละครั้ง); ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบ "Wilkinson-Rogers" (เช่นy = cbind(success, failure)) โดยแต่ละแถวแสดงถึงการรักษาหนึ่งครั้ง หรือ ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบถ่วงน้ำหนักสำหรับการสังเกตแต่ละครั้ง (เช่น y = 0.3, น้ำหนัก = 10) ทั้งสามวิธีมีการประมาณค่าสัมประสิทธิ์เท่ากัน แต่แตกต่างกันไปตามระดับของอิสรภาพและค่าเบี่ยงเบนและผลคะแนน AIC สองวิธีสุดท้ายมีการสังเกตน้อยกว่า (และดีกรีอิสระ) เพราะพวกเขาใช้การรักษาแต่ละครั้งสำหรับจำนวนการสังเกตในขณะที่วิธีแรกใช้การสังเกตแต่ละครั้งสำหรับจำนวนการสังเกต คำถามของฉัน:มีความได้เปรียบเชิงตัวเลขหรือเชิงสถิติในการใช้รูปแบบอินพุตหนึ่งมากกว่าอีกรูปแบบหนึ่งหรือไม่ ข้อได้เปรียบเดียวที่ฉันเห็นคือไม่ต้องฟอร์แมตข้อมูลRเพื่อใช้กับตัวแบบ ฉันได้ดูเอกสาร glmค้นหาบนเว็บและเว็บไซต์นี้และพบโพสต์ที่เกี่ยวข้องเป็นรูปธรรมแต่ไม่มีคำแนะนำในหัวข้อนี้ นี่คือตัวอย่างที่จำลองซึ่งแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมนี้: # Write function to help simulate data drc4 <- function(x, b =1.0, …

13 r  logistic  generalized-linear-model 

พื้นหลัง: ฉันพยายามที่จะทำตามการตรวจสอบพรินซ์ตันของการประมาณค่า MLE สำหรับ GLM ฉันเข้าใจพื้นฐานของการประมาณค่า MLE นี้likelihood, scoreข้อสังเกตและคาดว่าFisher informationและFisher scoringเทคนิค และฉันรู้ว่าวิธีการที่จะแสดงให้เห็นถึงการถดถอยเชิงเส้นที่เรียบง่ายด้วยการประมาณค่า MLE คำถาม: ฉันไม่เข้าใจแม้แต่บรรทัดแรกของวิธีนี้ :( สัญชาตญาณของตัวแปรการทำงานของZผมziz_iหมายถึงอะไร: Zผม= η^ผม+ ( yผม- μ^ผม) dηผมdμผมzi=η^i+(yi−μ^i)dηidμi z_i = \hat\eta_i + (y_i -\hat\mu_i)\frac{d\eta_i}{d\mu_i} ทำไมพวกเขาจะนำมาใช้แทนYผมyiy_iที่จะประเมินββ\beta ? และสิ่งที่พวกเขามีความสัมพันธ์กับresponse/link functionซึ่งคือการเชื่อมต่อระหว่างηη\etaและμμ\mu หากใครมีคำอธิบายง่าย ๆ หรือสามารถนำฉันไปที่ข้อความระดับพื้นฐานเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ฉันจะขอบคุณ

13 regression  generalized-linear-model  maximum-likelihood  link-function  irls 

ฉันกำลังทบทวนบทความเกี่ยวกับการผสมเกสรซึ่งมีการแจกแจงข้อมูลแบบทวินาม (ผลไม้สุกหรือไม่มี) ดังนั้นฉันจึงใช้เอglmerฟเฟกต์แบบสุ่มหนึ่งอัน (พืชเดี่ยว) และผลคงที่หนึ่งอัน (การรักษา) ผู้ตรวจทานต้องการทราบว่าพืชมีผลต่อชุดผลไม้หรือไม่ แต่ฉันมีปัญหาในการตีความglmerผลลัพธ์ ฉันได้อ่านจากเว็บไซต์และดูเหมือนว่าอาจมีปัญหากับการเปรียบเทียบglmและglmerรุ่นโดยตรงดังนั้นฉันจึงไม่ทำเช่นนั้น ฉันคิดว่าวิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการตอบคำถามคือเพื่อเปรียบเทียบความแปรปรวนของเอฟเฟกต์แบบสุ่ม (1.449 ด้านล่าง) กับความแปรปรวนทั้งหมดหรือความแปรปรวนที่อธิบายโดยการรักษา แต่ฉันจะคำนวณผลต่างอื่น ๆ เหล่านี้ได้อย่างไร ดูเหมือนว่าจะไม่รวมอยู่ในผลลัพธ์ด้านล่าง ฉันอ่านบางอย่างเกี่ยวกับความแปรปรวนตกค้างที่ไม่รวมอยู่ในทวินามglmer- ฉันจะตีความความสำคัญสัมพัทธ์ของเอฟเฟกต์แบบสุ่มได้อย่างไร > summary(exclusionM_stem) Generalized linear mixed model fit by maximum likelihood (Laplace Approximation) [glmerMod] Family: binomial ( logit ) Formula: cbind(Fruit_1, Fruit_0) ~ Treatment + (1 | PlantID) AIC BIC logLik deviance …

13 r  generalized-linear-model  variance  lme4-nlme  ecology 

จากผลลัพธ์ของฉันปรากฏว่า GLM Gamma เป็นไปตามสมมติฐานส่วนใหญ่ แต่เป็นการปรับปรุงที่คุ้มค่าสำหรับ LM ที่แปลงเป็นไฟล์บันทึกหรือไม่ วรรณกรรมส่วนใหญ่ฉันพบข้อตกลงกับ Poisson หรือ Binomial GLMs ฉันพบว่าบทความการประเมินผลของรูปแบบเชิงเส้นของสมมติฐานทั่วไปโดยใช้การสุ่มคืนค่ามีประโยชน์มาก แต่มันไม่มีแผนการจริงที่ใช้ในการตัดสินใจ หวังว่าคนที่มีประสบการณ์สามารถชี้ฉันในทิศทางที่ถูกต้อง ฉันต้องการสร้างแบบจำลองการกระจายตัวของตัวแปรตอบสนองของฉัน T ซึ่งมีพล็อตแบบกระจาย ที่คุณสามารถดูมันเป็นเบ้บวก: ฉันมีปัจจัยสองอย่างที่ต้องพิจารณา: METH และ CASEPART โปรดทราบว่าการศึกษาครั้งนี้ส่วนใหญ่เป็นการสำรวจโดยมีวัตถุประสงค์หลักเพื่อการศึกษานำร่องก่อนทำการสร้างแบบจำลองเชิงทฤษฎีและทำการแสดง DoE รอบ ๆ ฉันมีโมเดลต่อไปนี้ใน R พร้อมโครงการวินิจฉัย: LM.LOG<-lm(log10(T)~factor(METH)+factor(CASEPART),data=tdat) GLM.GAMMA<-glm(T~factor(METH)*factor(CASEPART),data=tdat,family="Gamma"(link='log')) GLM.GAUS<-glm(T~factor(METH)*factor(CASEPART),data=tdat,family="gaussian"(link='log')) ฉันยังได้รับค่า P ต่อไปนี้ผ่านการทดสอบ Shapiro-Wilks ในส่วนที่เหลือ: LM.LOG: 2.347e-11 GLM.GAMMA: 0.6288 GLM.GAUS: 0.6288 ฉันคำนวณค่า AIC และ BIC แต่ถ้าฉันถูกต้องพวกเขาจะไม่บอกฉันมากนักเนื่องจากตระกูลต่าง ๆ …

13 r  generalized-linear-model  model-selection  gamma-distribution 

พยายามเรียนรู้ Python และ Sklearn แต่สำหรับงานของฉันฉันต้องเรียกใช้ regressions ที่ใช้การแจกแจงข้อผิดพลาดจาก Poisson, Gamma และโดยเฉพาะอย่างยิ่งตระกูล Tweedie ฉันไม่เห็นอะไรเลยในเอกสารเกี่ยวกับพวกเขา แต่พวกเขาอยู่ในหลายส่วนของการกระจาย R ดังนั้นฉันจึงสงสัยว่ามีใครเห็นการใช้งานที่ใดก็ได้สำหรับ Python มันจะเจ๋งมากถ้าคุณสามารถชี้ให้ฉันเห็นการใช้งานการกระจาย Tweedie ของ SGD!

13 generalized-linear-model  python  scikit-learn  gradient-descent  tweedie-distribution 

หากมีการใช้ตัวแปรปัจจัย (เช่นเพศที่มีระดับ M และ F) ในสูตร glm จะมีการสร้างตัวแปรจำลองและสามารถพบได้ในสรุปแบบจำลอง glm พร้อมกับค่าสัมประสิทธิ์ที่เกี่ยวข้อง (เช่น genderM) หากแทนที่จะอาศัย R เพื่อแยกปัจจัยด้วยวิธีนี้ปัจจัยจะถูกเข้ารหัสในชุดของตัวแปรตัวเลข 0/1 (เช่น genderM (1 สำหรับ M, 0 สำหรับ F), genderF (1 สำหรับ F, 0 สำหรับ M) และใช้ตัวแปรเหล่านี้เป็นตัวแปรตัวเลขในสูตร glm ผลลัพธ์สัมประสิทธิ์จะแตกต่างกันหรือไม่? โดยทั่วไปคำถามคือ: R ใช้การคำนวณสัมประสิทธิ์ที่แตกต่างกันเมื่อทำงานกับตัวแปรปัจจัยเทียบกับตัวแปรตัวเลขหรือไม่ คำถามติดตามผล (อาจตอบโดยข้างต้น): นอกจากประสิทธิภาพของการปล่อยให้ R สร้างตัวแปรจำลองแล้วยังมีปัญหากับปัจจัยการเข้ารหัสซ้ำเป็นชุดของตัวแปรตัวเลข 0,1 และใช้ในรูปแบบแทนหรือไม่?

13 r  generalized-linear-model  categorical-data  categorical-encoding 

เพื่อคำนวณการทำนายแบบจำลองโดยเฉลี่ยในระดับการตอบสนองของ GLM ซึ่ง "ถูกต้อง" และเพราะเหตุใด คำนวณตัวแบบโดยเฉลี่ยการทำนายบนสเกลลิงก์แล้วเปลี่ยนกลับเป็นสเกลการตอบสนองหรือ ย้อนกลับเปลี่ยนการทำนายเป็นระดับการตอบกลับแล้วคำนวณค่าเฉลี่ยของแบบจำลอง การคาดคะเนใกล้เคียงกัน แต่ไม่เท่ากันถ้าแบบจำลองเป็น GLM แพ็กเกจ R ที่แตกต่างกันมีตัวเลือกสำหรับทั้งคู่ (ที่มีค่าเริ่มต้นแตกต่างกัน) เพื่อนร่วมงานหลายคนแย้งว่า # 1 ผิดเพราะ "ทุกคนทำอันดับ 2" สัญชาตญาณของฉันบอกว่า # 1 นั้น "ถูกต้อง" เพราะมันเก็บเส้นตรงคณิตศาสตร์เชิงเส้นทั้งหมด (# 2 เฉลี่ยสิ่งที่ไม่ได้อยู่ในระดับเชิงเส้น) การจำลองอย่างง่ายพบว่า # 2 มี MSE น้อยมาก (มาก!) เล็กน้อยกว่า # 1 หาก # 2 ถูกต้องเหตุผลคืออะไร และถ้า # 2 ถูกต้องเหตุใดฉันถึงให้เหตุผลเชิงเส้นตรงเชิงคณิตศาสตร์เหตุผลที่ไม่ดี? แก้ไข 1: การคำนวณส่วนต่างหมายถึงระดับของปัจจัยอื่นใน …

12 generalized-linear-model  model-averaging 

ผิดหรือเปล่าที่เส้นโค้งนั้นมีเฉพาะในรุ่น GAM และไม่ใช่รุ่น GLM หรือไม่ ฉันได้ยินมาพักหนึ่งแล้วและสงสัยว่านี่เป็นเพียงความเข้าใจผิดหรือมีความจริงบางอย่างกับมัน นี่คือภาพประกอบ:

12 generalized-linear-model  splines 

ฉันใช้แบบจำลองเชิงเส้นเพื่อทำการทดสอบสัดส่วนตัวอย่าง 2 ระยะเวลาหนึ่ง แต่ได้ตระหนักว่าอาจไม่ถูกต้องสมบูรณ์ ปรากฏว่าการใช้ตัวแบบเชิงเส้นแบบทั่วไปกับลิงค์แบบทวินาม + ตระกูลนั้นให้ผลการทดสอบสัดส่วนตัวอย่าง 2 ตัวอย่าง อย่างไรก็ตามการใช้โมเดลเชิงเส้น (หรือ glm กับตระกูล Gaussian) จะให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างออกไปเล็กน้อย ฉันหาเหตุผลเข้าข้างตนเองว่านี่อาจเป็นเพราะ R แก้ไข glm สำหรับตระกูลทวินามและตระกูลเกาส์ แต่อาจมีสาเหตุอื่นได้หรือไม่ ## prop.test gives pooled 2-sample proportion result ## glm w/ binomial family gives unpooled 2-sample proportion result ## lm and glm w/ gaussian family give unknown result library(dplyr) library(broom) …

12 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  proportion 

ฉันได้อ่านว่าการถดถอยของสันสามารถทำได้โดยการเพิ่มแถวของข้อมูลลงในเมทริกซ์ข้อมูลดั้งเดิมซึ่งแต่ละแถวถูกสร้างขึ้นโดยใช้ 0 สำหรับตัวแปรตามและรากที่สองของหรือศูนย์สำหรับตัวแปรอิสระ เพิ่มแถวพิเศษหนึ่งแถวสำหรับแต่ละตัวแปรอิสระkkk ฉันสงสัยว่ามันเป็นไปได้ที่จะได้รับการพิสูจน์ในทุกกรณีรวมถึงการถดถอยโลจิสติกหรือ GLM อื่น ๆ

12 logistic  generalized-linear-model  ridge-regression 

ฉันพบคำถามเชิงปฏิบัติจำนวนมากเมื่อสร้างแบบจำลองนับข้อมูลจากการวิจัยเชิงทดลองโดยใช้การทดสอบภายในเรื่อง ฉันอธิบายการทดลองข้อมูลและสิ่งที่ฉันได้ทำไปแล้วตามด้วยคำถามของฉัน มีการฉายภาพยนตร์สี่เรื่องที่แตกต่างกันตามตัวอย่างของผู้ตอบแบบสอบถาม หลังจากภาพยนตร์แต่ละเรื่องทำการสัมภาษณ์กันซึ่งเราได้นับจำนวนการปรากฏของข้อความบางอย่างที่น่าสนใจสำหรับ RQ (ตัวแปรการนับที่คาดการณ์) นอกจากนี้เรายังบันทึกจำนวนสูงสุดของเหตุการณ์ที่เป็นไปได้ (หน่วยการเข้ารหัสตัวแปรออฟเซ็ต) นอกจากนี้ยังมีการวัดคุณลักษณะหลายอย่างของภาพยนตร์ในระดับต่อเนื่องซึ่งสำหรับหนึ่งเรามีสมมติฐานเชิงสาเหตุของผลกระทบของคุณลักษณะภาพยนตร์ที่มีต่อการนับข้อความในขณะที่คุณสมบัติอื่น ๆ เป็นตัวควบคุม (ตัวทำนาย) กลยุทธ์การสร้างแบบจำลองที่นำมาใช้จนถึงมีดังนี้: ประมาณค่าแบบจำลองเอฟเฟกต์ปัวซงโดยใช้ตัวแปรสาเหตุเป็นตัวแปรร่วมและตัวแปรอื่น ๆ เป็นตัวแปรควบคุม รุ่นนี้มีการชดเชยเท่ากับ 'บันทึก (หน่วย)' (หน่วยการเข้ารหัส) เอฟเฟกต์แบบสุ่มจะถูกนำไปใช้กับตัวแบบ (จำนวนเฉพาะของภาพยนตร์นั้นซ้อนอยู่ในตัวแบบ) เราพบว่าสมมติฐานเชิงสาเหตุได้รับการยืนยัน (sig. สัมประสิทธิ์ของตัวแปรเชิงสาเหตุ) ในการประมาณค่าเราใช้แพ็คเกจ lme4 ใน R โดยเฉพาะฟังก์ชัน glmer ตอนนี้ฉันมีคำถามต่อไปนี้ ปัญหาที่พบบ่อยในการถดถอยปัวซองคือ ฉันรู้ว่าสิ่งนี้สามารถทดสอบได้โดยใช้การถดถอยแบบทวินามลบและประเมินว่าพารามิเตอร์การกระจายของมันช่วยปรับปรุงแบบจำลองของปัวซองแบบง่าย ๆ หรือไม่ อย่างไรก็ตามฉันไม่รู้ว่าจะทำอย่างไรในบริบทของเอฟเฟกต์แบบสุ่ม ฉันควรทดสอบ overispersion ในสถานการณ์ของฉันอย่างไร ฉันทดสอบการกระจายตัวมากเกินไปในปัวซอง / การถดถอยแบบทวินามเชิงลบอย่างง่าย (ที่ไม่มีเอฟเฟกต์แบบสุ่ม) ที่ฉันรู้ว่าจะพอดีได้อย่างไร การทดสอบแสดงให้เห็นการปรากฏตัวของ overdispersion อย่างไรก็ตามเนื่องจากรุ่นเหล่านี้ไม่ได้พิจารณาการจัดกลุ่มฉันจึงคิดว่าการทดสอบนี้ไม่ถูกต้อง นอกจากนี้ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับบทบาทของออฟเซ็ตสำหรับการทดสอบการเกินขนาด มีแบบจำลองการถดถอยเอฟเฟกต์แบบสุ่มแบบลบทวินามแบบลบหรือไม่และฉันควรใส่ใน …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

ฉันพัฒนารูปแบบการถดถอยโลจิสติกส์โดยใช้ข้อมูลย้อนหลังจากฐานข้อมูลการบาดเจ็บระดับชาติของการบาดเจ็บที่ศีรษะในสหราชอาณาจักร ผลลัพธ์ที่สำคัญคืออัตราการเสียชีวิต 30 วัน (แสดงเป็นมาตรการ "เอาตัวรอด") มาตรการอื่น ๆ ที่มีหลักฐานที่ตีพิมพ์ว่ามีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลลัพธ์ในการศึกษาก่อนหน้า ได้แก่ Year - Year of procedure = 1994-2013 Age - Age of patient = 16.0-101.5 ISS - Injury Severity Score = 0-75 Sex - Gender of patient = Male or Female inctoCran - Time from head injury to craniotomy in minutes …

12 r  logistic  generalized-linear-model  goodness-of-fit  regression-strategies 

ฉันมีชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากและมีค่าสุ่มประมาณ 5% หายไป ตัวแปรเหล่านี้มีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน ตัวอย่างชุดข้อมูล R ต่อไปนี้เป็นเพียงตัวอย่างของเล่นที่มีข้อมูลที่สัมพันธ์กันจำลอง set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep ="") rownames(xmat) <- paste("sample", 1:200, sep = "") #M variables are correlated N <- 2000000*0.05 # 5% random missing values inds …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

กระดาษนี้ใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (ทั้งการแจกแจงแบบทวินามและลบแบบทวินามลบ) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล แต่ในส่วนการวิเคราะห์ทางสถิติของวิธีการมีคำสั่งนี้: ... และลำดับที่สองโดยการสร้างแบบจำลองข้อมูลการแสดงตนโดยใช้ตัวแบบการถดถอยโลจิสติกและข้อมูลเวลาการค้นหาโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป (GLM) การแจกแจงแบบทวินามลบพร้อมฟังก์ชั่นบันทึกการเชื่อมโยงถูกใช้เพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลเวลาการหาอาหาร (Welsh et al. 1996) และตรวจสอบความเพียงพอของแบบจำลอง ใช้การทดสอบ Shapiro – Wilk หรือ Kolmogorov – Smirnov เพื่อทดสอบภาวะปกติทั้งนี้ขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่าง ข้อมูลถูกบันทึกการแปลงก่อนการวิเคราะห์ให้เป็นไปตามปกติ หากพวกเขาถือว่าการแจกแจงข้อผิดพลาดทวินามและลบทวินามก็แน่นอนว่าพวกเขาไม่ควรตรวจสอบความเป็นปกติของเศษซาก?

12 generalized-linear-model  assumptions