Вопросы с тегом «negative-binomial»

Я провел glm.nb по glm1<-glm.nb(x~factor(group)) с группой, являющейся категориальной, и х, являющейся метрической переменной. Когда я пытаюсь получить сводку результатов, я получаю немного разные результаты, в зависимости от того, использую я summary()или summary.glm. summary(glm1)дает мне ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Я натолкнулся на три предложения по поводу чрезмерной дисперсии в переменной отклика Пуассона и стартовой модели с фиксированными эффектами: Используйте квази-модель; Используйте отрицательный биномиальный GLM; Используйте смешанную модель со случайным эффектом на уровне объекта. Но какой на самом деле выбрать и почему? Есть ли какой-то фактический критерий среди них?

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

Я столкнулся с рядом практических вопросов при моделировании данных подсчета из экспериментальных исследований с использованием эксперимента внутри объекта. Я кратко опишу эксперимент, данные и то, что я уже сделал, а затем мои вопросы. Четыре различных фильма были показаны выборке респондентов в последовательности. После каждого фильма проводилось интервью, в котором мы …

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

У меня есть очень маленький набор данных о численности одиночной пчелы, который мне трудно анализировать. Это данные подсчета, и почти все подсчеты находятся в одной обработке, а большинство нулей в другой обработке. Есть также пара очень высоких значений (по одному на двух из шести сайтов), поэтому распределение подсчетов имеет очень …

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

У меня есть набор данных временного ряда, к которому я пытаюсь подогнать скрытую марковскую модель (HMM), чтобы оценить количество скрытых состояний в данных. Мой псевдокод для этого следующий: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } …

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 

Вопрос в следующем: Случайная выборка из n значений собирается из отрицательного биномиального распределения с параметром k = 3. Найти оценку максимального правдоподобия параметра π. Найти асимптотическую формулу для стандартной ошибки этой оценки. Объясните, почему отрицательное биномиальное распределение будет приблизительно нормальным, если параметр k достаточно велик. Каковы параметры этого нормального приближения? …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

Я пытаюсь смоделировать среднюю интенсивность паразитов, воздействующих на хозяина в R, используя отрицательную биномиальную модель. Я продолжаю получать 50 или более предупреждений, которые говорят: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Как я могу справиться с этим? Мой код выглядит так: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

В этой статье (свободно доступной через PubMed central) авторы используют отрицательную биномиальную регрессию для моделирования оценки на 10-элементном инструменте скрининга, набравшем 0-40. Эта процедура предполагает подсчет данных, что здесь явно не так. Мне бы хотелось узнать ваше мнение о том, является ли этот подход приемлемым, потому что я иногда использую …

10 regression  negative-binomial  count-data 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

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 пытаюсь повторить работу коллеги и перемещаю анализ из Stata в R. Модели, которые она использует, вызывают параметр «cluster» в функции nbreg для кластеризации стандартных ошибок. См. Http://repec.org/usug2007/crse.pdf для довольно полного описания того, что и почему этого параметра Мой вопрос: как вызвать эту же опцию для отрицательной биномиальной регрессии в …

10 r  stata  negative-binomial 

У меня есть несколько вопросов, касающихся спецификации и интерпретации GLMM. 3 вопроса, безусловно, являются статистическими, а 2 - более конкретно о R. Я пишу здесь, потому что, в конечном счете, я думаю, что проблема заключается в интерпретации результатов GLMM. В настоящее время я пытаюсь соответствовать GLMM. Я использую данные переписи …

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

Можно ли подобрать GAMM (Обобщенную аддитивную смешанную модель) для данных с нулевым раздувом в R? Если нет, то можно ли подобрать GAM (обобщенную аддитивную модель) для данных с нулевым раздувом с отрицательным биномиальным или квазипуассоновским распределением в R? (Я нашел функции COZIGAM :: zigam и mgcv: ziP для распределения Пуассона)

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation 

У меня было домашнее задание, чтобы выразить отрицательное биномиальное распределение как экспоненциальное семейство распределений, учитывая, что параметр дисперсии был известной константой. Это было довольно легко, но я удивлялся, почему они требуют, чтобы мы держали этот параметр фиксированным. Я обнаружил, что не могу придумать способ привести его в правильную форму с …

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

У меня есть эти данные: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Я провел пуассоновскую регрессию poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") И отрицательная биноминальная регрессия: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Затем я рассчитал для …

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

Если x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n являются н.о.р. отрицательное биномиальное, то , что распределение (x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) с учетом x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad? NNN является фиксированным. Если x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n являются пуассоновскими, то при условии, что сумма (x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) полиномиальна. Я не …

9 poisson-distribution  multinomial  negative-binomial  conditioning