Вопросы с тегом «poisson-regression»

Регрессия Пуассона является одной из ряда моделей регрессии для зависимых переменных, которые являются счетчиками (неотрицательными целыми числами). Более общая модель - отрицательная биноминальная регрессия. Оба имеют множество вариантов.

4
Диагностические участки для подсчета регрессии
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 …


2
Когда пуассоновская и отрицательная биномиальные регрессии соответствуют одинаковым коэффициентам?
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 …

5
Почему для подсчета используется регрессия Пуассона?
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?

3
Интерпретация графика невязок и подгоночных значений из регрессии Пуассона
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 + …

1
Нелинейная или обобщенная линейная модель: как вы относитесь к логистической, пуассоновской и т. Д. Регрессии?
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 …

1
Латентная переменная интерпретация обобщенных линейных моделей (GLM)
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 …

1
Когда использовать данные Пуассона против геометрических и отрицательных биномиальных GLM для данных подсчета?
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 …

1
Почему квазипуассон в GLM не рассматривается как частный случай отрицательного бинома?
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 …

1
Хорошая посадка и какую модель выбрать линейную регрессию или Пуассона
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 …

4
Почему обычные наименьшие квадраты работают лучше, чем регрессия Пуассона?
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!) …

2
В модели Пуассона, в чем разница между использованием времени как ковариаты или смещения?
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 …

2
Как это возможно, что Пуассон GLM принимает нецелые числа?
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') …

2
Когда кто-то говорит, что для модели Пуассона остаточное отклонение / df должно составлять ~ 1, насколько приблизительным является приблизительное значение?
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?

2
Пуассон или квази пуассон в регрессии с данными подсчета и избыточной дисперсией?
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. …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.