«negative-binomial» etiketlenmiş sorular

Tarafından bir glm.nb yürüttüm glm1<-glm.nb(x~factor(group)) grup bir kategorik ve x bir metrik değişken. Sonuçların özetini almaya çalıştığımda, summary()veya kullanmama bağlı olarak biraz farklı sonuçlar alıyorum summary.glm. summary(glm1)bana verir ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 0.746 0.4555 factor(gruppe)3 0.3531 0.2085 1.693 …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Bir Poisson tepki değişkeninde aşırı dağılım ile başa çıkmak için üç öneriyle karşılaştım ve tüm sabit etkili başlangıç ​​modeli: Bir yarı model kullanın; Negatif binom GLM kullanın; Nesne düzeyinde rastgele efektli karışık bir model kullanın. Ama hangisini gerçekten seçmeli ve neden? Bunlar arasında gerçek bir kriter var mı?

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

Denek içi bir deney kullanarak deneysel araştırmalardan elde edilen sayım verilerini modellerken bir dizi pratik soru ile karşılaştım. Denemeyi, verileri ve şimdiye kadar yaptığım şeyleri kısaca açıklıyorum, ardından sorularımı takip ediyorum. Katılımcıların bir örneğine sırayla dört farklı film gösterildi. Her filmden sonra, RQ (tahmin edilen sayım değişkeni) için ilgi çekici …

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

Yalnız arı bolluğu ile ilgili çok küçük bir veri setim var, analiz etmekte zorlanıyorum. Sayım verileri ve neredeyse tüm sayımlar bir tedavide, diğer tedavide sıfırların çoğu ile. Ayrıca çok yüksek birkaç değer vardır (altı alanın ikisinde birer tane), bu nedenle sayımların dağılımı son derece uzun bir kuyruğa sahiptir. R'de çalışıyorum. …

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

Verilerdeki gizli durumların sayısını tahmin etmek için bir Gizli Markov Modeli (HMM) sığdırmaya çalıştığım bir zaman serisi veri var. Bunu yapmak için sahte kodum şudur: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } Şimdi, her zamanki …

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 

Soru şudur: K = 3 parametresi ile negatif bir binom dağılımından rastgele bir n değeri örneği toplanır. Π parametresinin maksimum olabilirlik tahmincisini bulun. Bu tahmin edicinin standart hatası için bir asimtotik formül bulun. K parametresi yeterince büyükse, negatif binom dağılımının neden normal olacağını açıklayın. Bu normal yaklaşımın parametreleri nelerdir? Çalışmam …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

Negatif bir binom modeli kullanarak R'de bir konağı etkileyen parazitlerin ortalama şiddetlerini modellemeye çalışıyorum. Şunu söyleyen 50 veya daha fazla uyarı almaya devam ediyorum: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Bununla nasıl başa çıkabilirim? Kodum şöyle görünüyor: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

In Bu yazıda (merkezi PubMed aracılığıyla serbestçe kullanılabilir), yazarlar 0-40 attı 10 maddelik tarama enstrüman puanı modellemek için negatif binom regresyon kullanın. Bu prosedürde sayım verileri olduğu varsayılmaktadır, burada açıkça durum böyle değildir. Bu yaklaşımın kabul edilebilir olup olmadığı konusunda görüşlerinizi almak isterim, çünkü bazen aynı enstrümanı veya benzerlerini benim …

10 regression  negative-binomial  count-data 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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 

Bir meslektaşımın çalışmalarını çoğaltmaya çalışıyorum ve analizi Stata'dan R'ye taşıyorum. Çalıştığı modeller, standart hataları kümelemek için nbreg işlevi içindeki "küme" seçeneğini çağırıyor. Bu seçeneğin ne ve nedeninin oldukça eksiksiz bir açıklaması için http://repec.org/usug2007/crse.pdf adresine bakın. Sorum şu: R içinde negatif binomiyal regresyon için aynı seçeneği nasıl çağırırım? Makalemizdeki birincil model …

10 r  stata  negative-binomial 

GLMM'lerin özellikleri ve yorumlanması ile ilgili bazı sorularım var. 3 soru kesinlikle istatistiksel ve 2 daha spesifik olarak R hakkında. Buraya gönderiyorum çünkü nihayetinde sorunun GLMM sonuçlarının yorumlanması olduğunu düşünüyorum. Şu anda bir GLMM takmaya çalışıyorum. Boyuna Tract Veritabanı ABD nüfus sayımı verileri kullanıyorum . Benim gözlemlerim sayım yolları. Bağımlı …

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

R'de sıfır şişirilmiş veriler için bir GAMM (Genelleştirilmiş Katkı Karma Modeli) takmak mümkün müdür? Değilse, R'de negatif binom veya yarı Poisson dağılımı olan sıfır şişirilmiş veriler için bir GAM (Genelleştirilmiş Katkı Modeli) yerleştirmek mümkün müdür? ( Poisson dağılımı için COZIGAM :: zigam ve mgcv: ziP fonksiyonlarını buldum )

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation 

Dispersiyon parametresinin bilinen bir sabit olduğu göz önüne alındığında, negatif binom dağılımını üstel dağılım ailesi olarak ifade etmek için bir ödev verdim. Bu oldukça kolaydı, ama neden bu parametreyi sabit tutmamızı istediklerini merak ettim. İki parametrenin bilinmemesi ile doğru forma sokmanın bir yolunu bulamadım. Çevrimiçi baktığımda bunun mümkün olmadığını iddia …

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

Bu veriler var: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Poisson regresyonu yaptım poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Ve olumsuz bir binom regresyonu: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Sonra poisson regresyonu için dağılım istatistiklerini …

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

Eğer iid negatif binom, o zaman dağılımı nedir verilenx1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN sabittir. Eğer Poisson ise, toplam için koşullu multinomiyal olur. Poisson karışımı olduğu için negatif binom için doğru olup olmadığından emin değilim.x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, …

9 poisson-distribution  multinomial  negative-binomial  conditioning