[問題] General Linear Model 做預測

看板Statistics作者 (吉他手)時間11年前 (2013/02/14 14:52), 編輯推噓0(0推 0噓 28→)
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很多文獻都強調 GLM 的好處是可以 numerical跟categorical variables 同時做變異數分析, 但我找不到拿 GLM 來做預測 跟回歸的比較 大部分都提到 回歸是 GLM 的special case 回歸理的categorical預測變數得轉成虛擬變數,GLM 則可以直接把level當變數的值 有人比較過兩個model在預測上有啥差別嗎 (例如優缺點或適當的統計解釋...等等) 或有文獻有兩者在預測上的比較嗎? 感謝 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 161.130.178.168
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02/15 08:03, , 1F
完全看不懂你的問題. 建議去wiki讀一下什麼是GLM
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02/15 11:22, , 2F
抱歉~可能寫得很亂我指的GLM是 這個
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02/15 11:24, , 4F
我在minitab的ANOVA底下找到GLM,我猜是跑這個model
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這model同時跑numerical 跟 categorical(不用轉虛擬
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變數) 當然這model 也有coefficient且跑出fit value
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而我使用相同的numerical跟categorical(轉虛擬)變數
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link裡面的model就是linear regression model啊,怎麼會想跑
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回歸,卻連regression model都認不得
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跑回歸,得到不同的fit value,所以想問兩者的差別
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linear regression model應該是GLM的其中一種 對嗎
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它要跑categorial變數就得轉虛擬變數 因為它是跑數值
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ANOVA跑continuous covariate真是見鬼了,除非你指的是
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ANCOVA
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但GLM並不用轉虛擬變數,它可像ANOVA一樣解釋 變數的
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GLM一般指的是 Generalized linear model, wiki一下吧
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我指的是上面那連結,不是generalized那個,那我在查查
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minitab底下的GLM 是不是跑ANCOVA,因為它沒這選項
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02/15 11:53, , 20F
你好好把問題再描述一次吧(攤手)
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http://ppt.cc/NadN 簡單的問就是統計軟體裡面glm
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寫可同時跑categorical and numerical 那跟下回歸
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指令 用虛擬變數跑有啥差別
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或是這樣問,SAS跑numerical+虛擬變數predictors用reg
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跟跑categorical+numerical predictors用glm兩者的
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差別,因為兩者結果不盡相同,我才想知道model上的差異
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model是一樣的,建議妳把code跟output列出來,才知道哪裡有問題
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02/16 23:37, , 28F
sas裡的proc reg可說是proc glm的子集, 沒什麼不同啊.
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