Запитання з тегом «quasi-likelihood»

Я сподіваюсь, що хтось може надати інтуїтивний огляд того, що таке квазібіномічний розподіл і що він робить. Мене особливо цікавлять такі моменти: Наскільки квазібіноміальне відрізняється від біноміального розподілу. Коли змінна відповіді є пропорцією (приклади значень включають 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), квазібіноміальна модель буде працювати в R, але біноміальна модель не …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

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 

Питання: Яка ідея та інтуїція лежать в основі оцінки максимально можливої ​​ймовірності (QMLE; також відома як псевдооцінка максимальної ймовірності, PMLE)? Що змушує оцінювач працювати, коли фактичний розподіл помилок не відповідає передбачуваному розподілу помилок? Сайт Вікіпедії для QMLE чудовий (короткий, інтуїтивно зрозумілий), але я можу використати ще трохи інтуїції та деталей, …

17 maximum-likelihood  references  intuition  quasi-likelihood 

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 

Явище «надмірної дисперсії» в GLM виникає щоразу, коли ми використовуємо модель, яка обмежує дисперсію змінної відповіді, і дані виявляють більшу дисперсію, ніж дозволяє обмеження моделі. Це трапляється зазвичай при моделюванні підрахунку даних за допомогою GLM Poisson, і це може бути діагностовано за допомогою відомих тестів. Якщо тести показують, що є …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Наскільки мені відомо, різниця між логістичною моделлю та моделлю дробового реагування (frm) полягає в тому, що залежна змінна (Y), в якій frm, [0,1], але логістична - {0, 1}. Крім того, frm використовує квазіімовірність для визначення його параметрів. Зазвичай ми можемо використовувати glmдля отримання логістичних моделей за glm(y ~ x1+x2, data …

13 r  logistic  generalized-linear-model  quasi-likelihood 

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 

При моделюванні даних про кількість позовів у страховому середовищі я почав із Пуассона, але потім помітив перевищення рівня. Квазі-Пуассон краще моделював більшу співвідношення середньої дисперсії, ніж основний Пуассон, але я помітив, що коефіцієнти були однаковими як у моделях Пуассона, так і в Квазі-Пуассона. Якщо це не помилка, чому це відбувається? …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood