«poisson-regression» etiketlenmiş sorular

Hangi sayım değişkenleri (ve belki de resmi testler) sonucun bir sayı değişkeni olduğu gerilemeler için en bilgilendirici buluyor musunuz? Özellikle Poisson ve negatif binom modellerinin yanı sıra her birinin sıfır şişirilmiş ve engelli benzerleri ile ilgileniyorum. Bulduğum kaynakların çoğu, bu parsellerin "nasıl olması gerektiği" hakkında tartışmadan, artıkları ve takılan değerleri …

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

Poisson regresyonunda ofsetin neden kullanıldığını bilen var mı? Bununla ne elde edersiniz?

67 poisson-regression  offset 

R, Poisson ve negatif binom (NB) regresyonlarında, kategorik fakat sürekli olmayan tahminler için daima aynı katsayılara uyduğunu farkettim. Örneğin, burada kategorik bir yordayıcılığa sahip bir regresyon: 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)) Poisson ve NB'nin farklı katsayılara …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

Oylama gibi bazı veri setleri için daha iyi performans gösterdiğini biliyorum. Poisson regresyonu neden normal lineer regresyon veya lojistik regresyon üzerinde kullanılır? Bunun için matematiksel motivasyon nedir?

33 count-data  poisson-regression 

Verilerimi R'de bir GLM (poisson regresyon) ile uydurmaya çalışıyorum. Artıkları ve takılan değerleri çizdiğimde, arsa çoklu (neredeyse hafif içbükey bir eğri ile doğrusal) "çizgiler" yarattı. Ne anlama geliyor? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness + actdays …

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

Anlambilim hakkında, istatistikçilerin görüşlerini almak istediğim bir sorum var. Lojistik, Poisson vb. Modellerin genelleştirilmiş doğrusal modellerin çatısı altına girdiğini biliyoruz. Model, uygun link işlevi kullanılarak doğrusal model çerçevesi kullanılarak modellenebilecek parametrelerin doğrusal olmayan işlevlerini içerir. Lojistik regresyon gibi durumları şöyle düşünür müsün? Lineer olmayan model, parametrelerin şeklini verilen Doğrusal model, …

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

Kısa versiyon: Lojistik regresyon ve probit regresyonunun, gözlemden önce bir miktar sabit eşiğe göre ayrıklaştırılan sürekli bir gizli değişken içerdiği şeklinde yorumlanabileceğini biliyoruz. Poisson regresyonu için benzer bir latent değişken yorumu mevcut mu? İkiden fazla farklı sonuç olduğunda Binom regresyonuna (logit veya probit gibi) ne dersiniz? En genel düzeyde, herhangi …

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

Sayma verileriyle hangi regresyon tipinin (geometrik, Poisson, negatif binom), GLM çerçevesi dahilinde (8 GLM dağılımının sadece 3'ü kullanılsa da, sayım verileri için kullanılsa da) uygun olduğunda kendime yerleşmeye çalışıyorum. Negatif binom ve Poisson dağılımlarının merkezlerini okudum). Poisson vs. geometrik - negatif binom GLM'leri sayı verileri için ne zaman kullanılır? Şimdiye …

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

Genelleştirilmiş doğrusal modelleri aşırı dağılmış olabilir veya olmayabilir saymak veri bazı kümeleri uydurmaya çalışıyorum. Burada geçerli olan iki kanonik dağılım, EV ve varyans ile Poisson ve Negatif Binom (Negbin)μμ\mu Va rP= μVbirrP=μVar_P = \mu Va rN-B= μ + μ2θVbirrN-B=μ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} glm(..,family=poisson)ve glm.nb(...)sırasıyla R kullanılarak takılabilir . quasipoissonAnladığım …

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

Araştırmamda iki büyük ikilemle ilgili bazı tavsiyelere ihtiyacım var, bu da 3 büyük ilaç ve yenilik örneği. Yıllık patent sayısı bağımlı değişkendir. Sorularım İyi bir model için en önemli kriterler nelerdir? Daha fazla / daha az önemli olan nedir? Değişkenlerin çoğunun veya tamamının anlamlı olması mı? "F İSTATİSTİK" in sorunu …

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

Bir şehrin her bölgesindeki cinayet sayısını açıklamak için bir gerileme oluşturmaya çalışıyorum. Verilerimin bir Poisson dağılımını izlediğini bilmeme rağmen, şöyle bir OLS yerleştirmeye çalıştım: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Sonra, Poisson regresyonunu da denedim. Sahte: Sorun En Küçük Kareler regresyon daha iyi sonuçlar olması R2R2R^2 yüksektir (0.57 …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

Geçenlerde Poisson regresyonunda dengeleme olarak (örneğin) günlüğünü kullanarak pozlamaların zaman içinde nasıl modelleneceğini keşfettim. Dengenin, katsayı 1 ile eş zamanlı olarak zamana karşılık geldiğini anladım. Zamanı ofset veya normal bir değişken olarak kullanma arasındaki farkı daha iyi anlamak istiyorum (bu nedenle katsayıyı tahmin etmek). Hangi durumda bir yöntemi veya diğerini …

18 poisson-regression  predictor  offset 

Poisson GLM'nin tamsayı olmayan sayıları kabul etmesi beni gerçekten şaşırttı! Bak: Veriler (içeriği 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 kodu: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Poisson model uyumunun artık sapmanın serbestlik derecelerine bölünmesini içeren aşırı dağılmış olup olmadığını kontrol etme tavsiyesini sık sık gördüm. Ortaya çıkan oran "yaklaşık 1" olmalıdır. Soru, "yaklaşık" için hangi aralıktan bahsediyoruz - alternatif model formlarını dikkate almak için alarmları ayarlaması gereken oran nedir?

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

Sayım verilerim var (muhtemelen birçok faktöre bağlı olarak müşteri sayımı ile talep / teklif analizi). Normal hatalarla doğrusal bir regresyon denedim, ancak QQ grafiğim gerçekten iyi değil. Cevabın bir günlük dönüşümünü denedim: bir kez daha, kötü QQ-plot. Şimdi Poisson Hataları ile bir gerileme deniyorum. Tüm önemli değişkenlere sahip bir modelle …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood