Запитання з тегом «negative-binomial»

Я провів glm.nb о glm1<-glm.nb(x~factor(group)) при цьому група є категоріальною, а х - метричною змінною. Коли я намагаюся отримати підсумок результатів, я отримую дещо інші результати, залежно від того, використовую summary()чи summary.glm. summary(glm1)дає мені ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я зіткнувся з трьома пропозиціями розібратися із завищеною дисперсією змінної реакції Пуассона та всієї стартової моделі з фіксованими ефектами: Використовуйте квазі-модель; Використовуйте негативний біноміальний GLM; Використовуйте змішану модель з предметним випадковим ефектом. Але що насправді вибрати, і чому? Чи є серед них фактичний критерій?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Я зіткнувся з низкою практичних питань, коли моделював підрахунок даних експериментальних досліджень за допомогою експерименту в рамках предмета. Я коротко описую експеримент, дані та те, що я зробив до цього часу, після чого мої питання Чотири різних фільми були показані на вибірці респондентів послідовно. Після кожного фільму було проведено інтерв'ю, …

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

У мене дуже мало набору даних про величину одиночних бджіл, які у мене виникають проблеми з аналізом. Це дані підрахунку, і майже всі підрахунки знаходяться в одній обробці з більшістю нулів в іншій обробці. Також є пара дуже високих значень (по одному на два з шести ділянок), тому розподіл підрахунків …

12 count-data  negative-binomial  mixed-model  zero-inflation  lme4-nlme 

У мене є набір даних часових рядів, до яких я намагаюся встановити модель прихованої Маркова (HMM), щоб оцінити кількість прихованих станів у даних. Мій псевдо-код для цього: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Тепер, …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

Питання таке: Випадкова вибірка з n значень збирається з негативного біноміального розподілу з параметром k = 3. Знайдіть максимальну оцінку ймовірності параметра π. Знайдіть асимптотичну формулу для стандартної помилки цього оцінювача. Поясніть, чому негативний біноміальний розподіл буде приблизно нормальним, якщо параметр k досить великий. Які параметри цього нормального наближення? Моя …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

Я намагаюся моделювати середню інтенсивність паразитів, що впливають на господаря в R, використовуючи негативну біноміальну модель. Я постійно отримую 50 або більше попереджень, які говорять: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Як я можу впоратися з цим? Мій код виглядає приблизно так: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, …

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

У цьому документі (у вільному доступі через центральний PubMed) автори використовують негативну біноміальну регресію для моделювання оцінки на 10-елементному інструменті екранування, набраному 0-40. Ця процедура передбачає підрахунок даних, що тут явно не так. Мені б хотілося вашої думки про те, чи прийнятний такий підхід, оскільки я іноді використовую той же …

10 regression  negative-binomial  count-data 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Я намагаюся повторити роботу колеги і переміщую аналіз із Stata на R. Моделі, в яких вона використовується, викликають опцію "кластер" у функції nbreg для кластеризації стандартних помилок. Дивіться http://repec.org/usug2007/crse.pdf для досить повного опису того, що і чому цього варіанту Моє запитання - як викликати цей самий варіант для негативної біноміальної …

10 r  stata  negative-binomial 

У мене є деякі питання щодо специфікації та інтерпретації GLMM. 3 питання, безумовно, статистичні, а 2 - конкретніше про Р. Я публікую тут, оскільки, зрештою, я думаю, що це інтерпретація результатів ГЛМ. На даний момент я намагаюся вписатись в GLMM. Я використовую дані перепису США з Бази даних про поздовжні …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

Чи можливо встановити GAMM (Узагальнену аддитивну змішану модель) для даних, що завищують нуль у R? Якщо ні, то чи можна встановити GAM (Узагальнену модель добавок) для нульових завищених даних з негативним біноміальним або квазі-розподілом Пуассона в R? (Я знайшов COZIGAM :: zigam і mgcv: ziP функції для розповсюдження Пуассона)

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation 

У мене було домашнє завдання висловити негативний біноміальний розподіл як експоненціальне сімейство розподілів, враховуючи, що параметр дисперсії був відомою постійною. Це було досить просто, але я задумався, чому вони вимагають, щоб ми тримали цей параметр фіксованим. Я виявив, що не можу придумати спосіб встановити його у правильній формі, незважаючи два …

9 self-study  mathematical-statistics  negative-binomial  proof  exponential-family 

У мене є ці дані: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Я провів пуассонову регресію poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") І негативна біноміальна регресія: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Тоді я обчислював статистику …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

Якщо х1,х2, … ,хнx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n чи є негативними двочленними, то який розподіл (х1,х2, … ,хн)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) дано х1+х2+ … +хн= Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad? NNN фіксується. Якщо х1,х2, … ,хнx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n тоді Пуассон, залежно від загального, (х1,х2, … ,хн)(x1,x2,…,xn)(x_1, …

9 poisson-distribution  multinomial  negative-binomial  conditioning