Запитання з тегом «poisson-regression»

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 

Хтось знає, для чого застосовується зміщення в регресії Пуассона? Чого ви досягаєте цим?

67 poisson-regression  offset 

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 розумію, що для певних наборів даних, таких як голосування, вона працює краще. Чому регресія Пуассона застосовується над звичайною лінійною регресією чи логістичною регресією? Яка математична мотивація для цього?

33 count-data  poisson-regression 

Я намагаюся вписати дані в GLM (пуассонова регресія) в Р. Коли я побудував залишки проти встановлених значень, графік створив кілька (майже лінійних із невеликою увігнутою кривою) "лінії". Що це означає? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

У мене є питання щодо семантики, на яке я хотів би думати колеги-статистики. Ми знаємо, що такі моделі, як логістична, пуассонова тощо, потрапляють під парасольку узагальнених лінійних моделей. Модель включає нелінійні функції параметрів, які можуть, в свою чергу, моделюватися за допомогою лінійної рамки моделі за допомогою відповідної функції зв'язку. Мені …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Коротка версія: Ми знаємо, що логістичну регресію та пробіт-регресію можна інтерпретувати як такі, що включають суцільну приховану змінну, яка стає дискретизованою відповідно до деякого фіксованого порогу перед спостереженням. Чи існує аналогічна латентна мінлива інтерпретація, скажімо, для пуассонової регресії? Як щодо біноміальної регресії (наприклад, logit або probit), коли є більше двох …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

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 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 

Мені потрібні поради щодо двох головних дилем у моєму дослідженні - це тематичне дослідження трьох великих фармацевтичних препаратів та інновацій. Кількість патентів на рік є залежною змінною. Мої запитання є Які найважливіші критерії для хорошої моделі? Що більше / менш важливо? Хіба що більшість чи всі змінні будуть значущими? Це …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Я намагаюся вписати регресію, щоб пояснити кількість вбивств у кожному районі міста. Хоча я знаю, що мої дані слідують за розповсюдженням Пуассона, я намагався встановити OLS так: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Потім я також спробував (звичайно!) Регресію Пуассона. Проблема полягає в тому, що я маю кращі …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

Нещодавно я виявив, як моделювати експозиції з часом, використовуючи журнал (наприклад) часу як зміщення в регресії Пуассона. Я зрозумів, що зміщення відповідає тому, що час є коваріатним з коефіцієнтом 1. Я хотів би краще зрозуміти різницю між використанням часу як зміщення або як нормального коваріату (тому оцінюючи коефіцієнт). У якій …

18 poisson-regression  predictor  offset 

Я дуже вражений тим, що Poisson GLM приймає не цілі числа! Подивіться: Дані (вміст data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R скрипт: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Я часто бачив поради щодо перевірки того, чи підходить модель Пуассона надмірно розсіяною, що включає ділення залишкового відхилення на ступінь свободи. Отримане співвідношення має бути «приблизно 1». Питання полягає в тому, про який діапазон ми говоримо для "приблизного" - що таке співвідношення, яке повинно запускати тривогу для розгляду альтернативних форм …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

У мене є дані про підрахунок (аналіз попиту / пропозиції з підрахунком кількості клієнтів, залежно від - можливо - багатьох факторів). Я спробував лінійну регресію з нормальними помилками, але мій QQ-графік не дуже хороший. Я спробував перетворення журналу відповіді: ще раз, поганий QQ-графік. Тому зараз я намагаюся регресувати з помилками …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood