La regressione di Poisson è uno dei numerosi modelli di regressione per variabili dipendenti che sono conteggi (numeri interi non negativi). Un modello più generale è la regressione binomiale negativa. Entrambi hanno numerose varianti.
Il fenomeno della "sovra-dispersione" in un GLM sorge ogni volta che utilizziamo un modello che limita la varianza della variabile di risposta e i dati mostrano una varianza maggiore di quella consentita dalla restrizione del modello. Ciò si verifica comunemente quando si modellano i dati di conteggio utilizzando un Poisson …
Supponiamo che siano indipendenti eY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \ p_i+(1-p_i)e^{-\lambda_i}\\ Y_i = k & \text{with probability} \ (1-p_i)e^{-\lambda_i} \lambda_{i}^{k}/k! } Supponiamo anche che i parametri e p = ( p 1 , …
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 5 anni fa . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance …
Mi chiedevo solo se la regressione di Poisson ha un termine di errore? Una regressione di Poisson può avere effetti casuali e un termine di errore? Sono confuso su questo punto. Nella regressione logistica, non esiste un termine di errore perché la variabile di risultato è binaria. È l'unico modello …
Ho usato il tuning del modello caret, ma poi rieseguendo il modello usando il gbmpacchetto. Comprendo che il caretpacchetto utilizza gbme l'output dovrebbe essere lo stesso. Tuttavia, solo un rapido test eseguito utilizzando data(iris)mostra una discrepanza nel modello di circa il 5% utilizzando RMSE e R ^ 2 come metrica …
Sto eseguendo un modello di regressione di Poisson con 1 variabile di risposta e 6 covariate. La selezione del modello mediante AIC produce un modello con tutte le covariate e 6 termini di interazione. Il BIC risulta tuttavia in un modello con solo 2 covariate e senza termini di interazione. …
Mi sono imbattuto in tre proposte per affrontare l'overdispersione in una variabile di risposta di Poisson e un modello di partenza a effetti fissi: Usa un quasi modello; Usa GLM binomiale negativo; Utilizzare un modello misto con un effetto casuale a livello di soggetto. Ma quale scegliere effettivamente, e perché? …
Sto eseguendo una regressione di Poisson con l'obiettivo finale di confrontare (e prendere la differenza) la media prevista conta tra due livelli di fattore nel mio modello: , tenendo premuto altro modello covariate (che sono tutte binarie) costanti. Mi chiedevo se qualcuno potesse fornire alcuni consigli pratici su quando usare …
Nel modellare i dati relativi al conteggio dei sinistri in un ambiente assicurativo, ho iniziato con Poisson ma poi ho notato una sovraispersione. Un Quasi-Poisson modellava meglio la relazione di varianza media maggiore rispetto al Poisson di base, ma ho notato che i coefficienti erano identici in entrambi i modelli …
Ho incontrato una serie di domande pratiche durante la modellizzazione dei dati di conteggio provenienti dalla ricerca sperimentale utilizzando un esperimento all'interno del soggetto. Descrivo brevemente l'esperimento, i dati e ciò che ho fatto finora, seguito dalle mie domande. Quattro film diversi sono stati mostrati in sequenza a un campione …
Vorrei testare quale regressione si adatta meglio ai miei dati. La mia variabile dipendente è un conteggio e ha molti zeri. E avrei bisogno di un po 'di aiuto per determinare quale modello e famiglia usare (poisson o quasipoisson, o regressione di poisson zero-inflated) e come testare i presupposti. Regressione …
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
Sto cercando di approfondire un po 'le statistiche, ma sono bloccato con qualcosa. I miei dati sono i seguenti: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Ora voglio costruire un modello di regressione per essere in grado di prevedere il numero di geni per un dato anno …
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
Sto analizzando i dati di tracciamento oculare da un esperimento progettato. Una versione semplificata dei miei dati è simile a questa (Puoi ottenere i dati dput () qui ), head(lookDATA) participant fixationImage fixationCount 1 9 Automobile 81 2 9 Bird 63 3 9 Chair 82 4 9 Dog 64 5 …
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