Questão:
Por que um glm binomial dá previsões negativas?
Kevin
2014-06-17 12:58:12 UTC
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Estou usando dados de contagem de uma maneira bastante simples, mas não consigo entender como um glm binomial pode retornar previsões negativas

exemplo de código, em que a contagem de sucessos aumenta com a variável de resposta: 

  suc = c (1:10) falha = c (10: 1) prever (glm (cbind (suc, falha) ~ c (1:10), família = binomial))

que resulta em: 

  -1,9974174 -1,5535469 -1,1096763 -0,6658058 -0,2219353 0,2219353 0,6658058 1,1096763 1,5535469 1,9974174

Eu não entenda isso: como pode um modelo binomial dar essas previsões? Devem ser previsões positivas inteiras, não?

Um responda:
power
2014-06-17 13:07:30 UTC
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Supondo que você esteja usando o predict.glm () do pacote stats .

Uma citação do manual, na entrada explicando o parâmetro de tipo:

Assim, para um modelo binomial padrão, as previsões padrão são de log-odds (probabilidades na escala logit) e 'type = "response"' fornece as probabilidades previstas.

Então, em vez disso, tente o seguinte: 

  predict (glm (cbind (suc, fail) ~ c (1:10), family = binomial), type = "resposta")


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