Запитання з тегом «negative-binomial»

Які діагностичні діаграми (і, можливо, формальні тести) ви вважаєте найбільш інформативними для регресій, де результат є змінною? Мене особливо цікавлять моделі Пуассона та негативні біноміальні моделі, а також нульові надуті та перешкоди для кожної з них. Більшість джерел, які я знайшов, просто побудують залишки проти встановлених значень без обговорення того, …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

Я помітив, що в R, Пуассоні та негативних біноміальних регресіях, здається, завжди відповідають однакові коефіцієнти для категоричних, але не безперервних предикторів. Наприклад, ось регресія з категоричним прогноктором: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) #compare coefficients cbind("Poisson"=coef(rs1), "NB"=coef(rs2)) Ось приклад з неперервним …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

Я намагався відповідати моїм даними в різні моделі і з'ясував , що fitdistrфункція з бібліотеки MASSз Rдає мені , Negative Binomialяк найбільш підходяще. Тепер на сторінці wiki визначення задано як: Розподіл NegBin (r, p) описує ймовірність k провалів і r успіхів у k + r випробуваннях Бернуллі (p) з успіхом …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

Я читаю дуже цікаву статтю Продавців та Шмуелі про регресійні моделі для підрахунку даних. Близько початку (стор. 944) вони цитують МакКаллау та Нелдера (1989), які стверджують, що негативна біноміальна регресія непопулярна і має проблематичну канонічну зв'язок. Я знайшов згаданий уривок, і він говорить (стор. 374 М і N) "Здається, мало …

31 regression  modeling  negative-binomial 

Я працюю з великим набором даних (конфіденційним, тому я не можу надто багато поділитися), і прийшов до висновку, що необхідна негативна біноміальна регресія. Я ніколи раніше не робив регрес glm, і не можу знайти чіткої інформації про те, що таке припущення. Вони однакові для MLR? Чи можу я перетворити змінні …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

У мене виникло питання щодо негативної біноміальної регресії: Припустимо, у вас є такі команди: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Зауважте, що автомобілі - це набір даних, який доступний в R, і мені не дуже важливо, чи має ця модель сенс.) Що я хотів би знати: це як інтерпретувати змінну theta(повернуту …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я шукаю деяку інформацію про різницю між біноміальною, негативною біноміальною та пуассоновою регресією та для яких ситуацій ці регресії найкраще підходять. Чи є тести, які я можу виконати в SPSS, які можуть сказати мені, який із цих регресій є найкращим для моєї ситуації? Крім того, як запустити пуассонський або негативний …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

В даний час я борюся з пошуком правильної моделі для складних підрахунків даних (залежна змінна). Я спробував різні моделі (для моїх даних потрібні моделі змішаних ефектів), таких як lmerі lme4(з перетворенням журналу), а також узагальнені лінійні змішані ефекти з різними сімействами, такими як гауссова або негативна двочлен. Однак я зовсім …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

Негативний двочленний (NB) розподіл визначається на невід'ємні цілі числа і має функцію масової ймовірностіЧи має сенс розглянути безперервний розподіл на негативних реалах, визначених тією ж формулою (замінивши на x \ in \ mathbb R _ {\ ge 0} )? Біноміальний коефіцієнт можна переписати як добуток (k + 1) \ cdot …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Ми маємо випадковий процес , який може або може-ні-відбуватися кілька разів в протягом заданого періоду часу . У нас є канал даних із попередньо існуючої моделі цього процесу, що забезпечує ймовірність виникнення ряду подій у періоді 0 \ leq t <T . Ця існуюча модель є старою, і нам …

24 negative-binomial  kalman-filter  poisson-process  state-space-models 

Я намагаюся моделювати дані підрахунку в R, які, мабуть, нерозподілені (параметр дисперсії ~ .40). Це, мабуть, причина glmз family = poissonабо негативною біноміальною ( glm.nb) моделлю не є істотною. Коли я дивлюсь на описи моїх даних, у мене немає типового перекосу даних підрахунку, і залишки в двох моїх експериментальних умовах …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

Яка різниця між негативним біноміальним розподілом і біноміальним розподілом? Я спробував читати в Інтернеті, і виявив, що негативний біноміальний розподіл використовується, коли точки даних дискретні, але я думаю, що навіть біноміальний розподіл можна використовувати для дискретних точок даних.

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

Я намагаюся розмістити для себе, коли доречно використовувати тип регресії (геометричний, пуассонський, негативний двочлен) з даними підрахунку, в рамках GLM (лише 3 з 8 розподілів GLM використовуються для підрахунку даних, хоча більшість з них Я читав центри навколо негативних біноміальних та пуассонових розподілів). Коли використовувати дані Пуассона проти геометричних та …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

Я не розумію, чому "негативна двочленна" випадкова величина має таку назву. Що в цьому негативного? Що в цьому двочленні? Що в цьому негативно-двочленного?

21 distributions  random-variable  terminology  negative-binomial 

Я намагаюся пристосувати узагальнені лінійні моделі до деяких наборів даних про підрахунок, які можуть або не можуть бути перерозподілені. Два канонічні розподіли, які застосовуються тут, - пуассонівський та негативний біноміал (Негбін), з EV та дисперсієюмкмк\mu Va rП= μVаrП=мкVar_P = \mu Va rNБ= μ + μ2θVаrNБ=мк+мк2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} які …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood