Вопросы с тегом «poisson-regression»

Какие диагностические графики (и, возможно, формальные тесты) вы считаете наиболее информативными для регрессий, где результат представляет собой переменную счета? Я особенно заинтересован в пуассоновских и отрицательных биномиальных моделях, а также в аналогах с нулевой раздувкой и препятствием каждой из них. Большинство источников, которые я обнаружил, просто наносят графики остатков в …

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

Кто-нибудь знает, почему используется смещение в регрессии Пуассона? Чего вы добиваетесь этим?

67 poisson-regression  offset 

Я заметил, что в R регрессии Пуассона и отрицательная биномиальная (NB) всегда соответствуют одинаковым коэффициентам для категориальных, но не непрерывных предикторов. Например, вот регрессия с категориальным предиктором: 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)) Вот пример с непрерывным …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

Я понимаю, что для определенных наборов данных, таких как голосование, он работает лучше. Почему регрессия Пуассона используется поверх обычной линейной регрессии или логистической регрессии? Какова математическая мотивация для этого?

33 count-data  poisson-regression 

Я пытаюсь согласовать данные с GLM (регрессия Пуассона) в R. Когда я построил графики остатков и подгоночных значений, график создал несколько (почти линейных с небольшой вогнутой кривой) «линий». Что это значит? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + …

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

У меня есть вопрос о семантике, о котором я хотел бы узнать мнение коллег-статистиков. Мы знаем, что такие модели, как логистика, Пуассон и т. Д. Подпадают под действие обобщенных линейных моделей. Модель включает в себя нелинейные функции параметров, которые, в свою очередь, могут быть смоделированы с использованием структуры линейной модели …

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

Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной, скажем, для регрессии Пуассона? Как насчет биномиальной регрессии (например, логита или пробита), когда существует более двух отдельных …

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

Я пытаюсь сделать макет для себя, когда уместно использовать тип регрессии (геометрический, пуассоновский, отрицательный бином) с данными счета в рамках GLM (только 3 из 8 распределений GLM используются для данных счета, хотя большая часть того, что Я читал центры вокруг отрицательных биномиальных и пуассоновских распределений). Когда использовать данные Пуассона против …

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

Я пытаюсь приспособить обобщенные линейные модели к некоторым наборам данных подсчета, которые могут быть или не быть перераспределены. Здесь применимы два канонических распределения: Пуассон и Отрицательный бином (Негбин) с EV и дисперсией.μμ\mu Вгп= μВaрпзнак равноμVar_P = \mu ВгNВ= μ + μ2θВaрNВзнак равноμ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} которые могут быть установлены …

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

Мне нужны некоторые советы относительно двух основных дилемм в моем исследовании, которое представляет собой исследование трех крупных фармацевтических препаратов и инноваций. Количество патентов в год является зависимой переменной. Мои вопросы Каковы наиболее важные критерии для хорошей модели? Что более / менее важно? Это то, что большинство или все переменные будут …

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

Я пытаюсь подогнать регрессию, чтобы объяснить количество убийств в каждом районе города. Хотя я знаю, что мои данные соответствуют распределению Пуассона, я попытался подобрать OLS следующим образом: л о г( у+ 1 ) = α + βИкс+ ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Затем я также попробовал (конечно!) …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

Недавно я обнаружил, как моделировать экспозиции во времени, используя журнал (например) времени как смещение в регрессии Пуассона. Я понял, что смещение соответствует времени как ковариации с коэффициентом 1. Я хотел бы лучше понять разницу между использованием времени в качестве смещения или в качестве обычного ковариата (поэтому оценка коэффициента). В какой …

18 poisson-regression  predictor  offset 

Я действительно ошеломлен тем фактом, что Poisson GLM принимает нецелые числа! Посмотрите: Данные (содержание 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 видел советы по проверке того, является ли подход Пуассона более рассредоточенным, включая деление остаточного отклонения на степени свободы. Результирующее соотношение должно быть «примерно 1». Вопрос в том, о каком диапазоне мы говорим о «приблизительном» - каково соотношение, которое должно вызывать сигналы тревоги для рассмотрения альтернативных форм моделей?

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

У меня есть данные подсчета (анализ спроса / предложения с подсчетом количества клиентов, в зависимости от - возможно - многих факторов). Я пробовал линейную регрессию с нормальными ошибками, но мой QQ-график не очень хорош. Я попробовал лог-преобразование ответа: еще раз плохой QQ-сюжет. Итак, сейчас я пытаюсь регрессии с пуассоновскими ошибками. …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood