Вопросы с тегом «quasi-likelihood»

2
Что такое квазибиномиальное распределение (в контексте GLM)?
Я надеюсь, что кто-то может дать интуитивный обзор того, что такое квазибиномиальное распределение и что оно делает. Меня особенно интересуют эти моменты: Чем квазибиномиал отличается от биномиального распределения. Когда переменная отклика представляет собой пропорцию (примерные значения включают 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), квазибиномиальная модель будет работать в R, а биномиальная модель …

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 …

3
Идея и интуиция, стоящие за квазимаксимальной вероятностной оценкой (QMLE)
Вопрос (ы): В чем заключается идея и интуиция, лежащие в основе квазимаксимальной вероятностной оценки (QMLE; также известная как псевдо максимальная правдоподобная оценка, PMLE)? Что заставляет оценщик работать, когда фактическое распределение ошибок не соответствует предполагаемому распределению ошибок? Сайт в Википедии для QMLE - это хорошо (кратко, интуитивно понятно), но я мог …

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. …

2
Являются ли тесты на избыточную дисперсию в GLM действительно * полезными *?
Феномен «чрезмерной дисперсии» в GLM возникает всякий раз, когда мы используем модель, которая ограничивает дисперсию переменной отклика, и данные демонстрируют большую дисперсию, чем позволяет ограничение модели. Это обычно происходит при моделировании данных подсчета с использованием Poisson GLM, и это можно диагностировать с помощью хорошо известных тестов. Если тесты показывают, что …

1
В чем разница между логистической регрессией и регрессией дробного ответа?
Насколько я знаю, разница между логистической моделью и моделью дробного отклика (frm) заключается в том, что зависимая переменная (Y), в которой frm равна [0,1], но логистика - {0, 1}. Кроме того, frm использует оценку квази-правдоподобия для определения своих параметров. Обычно мы можем использовать glmдля получения логистических моделей glm(y ~ x1+x2, …

1
Как бороться с чрезмерной дисперсией в пуассоновской регрессии: квази-правдоподобие, отрицательный биномиальный GLM или случайный эффект на уровне субъекта?
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?

1
Одинаковые коэффициенты, оцениваемые в модели Пуассона и Квази-Пуассона
При моделировании данных подсчета претензий в страховой среде я начал с Пуассона, но затем заметил чрезмерную дисперсию. Квази-Пуассон лучше моделировал большее отношение средней дисперсии, чем основной Пуассон, но я заметил, что коэффициенты были идентичны как в модели Пуассона, так и в модели Квази-Пуассона. Если это не ошибка, почему это происходит? …
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.