Statistiques et Big Data count-data

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Pourquoi la transformation de racine carrée est-elle recommandée pour les données de comptage?

Il est souvent recommandé de prendre la racine carrée lorsque vous avez des données de comptage. (Pour des exemples sur CV, voir la réponse de @ HarveyMotulsky ici ou celle de @ whuber ici .) Par contre, lors de l'ajustement d'un modèle linéaire généralisé avec une variable de réponse distribuée …

57 generalized-linear-model data-transformation poisson-distribution count-data variance-stabilizing

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Pourquoi la régression de Poisson est-elle utilisée pour les données de comptage?

Je comprends que pour certains ensembles de données tels que le vote, les performances sont meilleures. Pourquoi la régression de Poisson est-elle utilisée par rapport à la régression linéaire ordinaire ou à la régression logistique? Quelle est la motivation mathématique pour cela?

33 count-data poisson-regression

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Mesures d'erreur pour les modèles de Poisson à validation croisée

Je suis en train de valider un modèle qui essaie de prédire un nombre. S'il s'agissait d'un problème de classification binaire, je calculerais l'ASC hors pli, et s'il s'agissait d'un problème de régression, je calculerais le RMSE ou MAE hors pli. Pour un modèle de Poisson, quelles mesures d'erreur puis-je …

29 cross-validation poisson-distribution count-data deviance scoring-rules

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Un «modèle d'obstacle» est-il vraiment un modèle? Ou simplement deux modèles séparés et séquentiels?

Considérons un modèle d'obstacles prédisant les données yde comptage à partir d'un prédicteur normal x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 Dans ce cas, …

25 r count-data zero-inflation

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Diagnostics pour les modèles linéaires généralisés (mixtes) (en particulier les résidus)

J'ai actuellement du mal à trouver le bon modèle pour les données de comptage difficiles (variable dépendante). J'ai essayé différents modèles (des modèles à effets mixtes sont nécessaires pour mon type de données) tels que lmeret lme4(avec une transformation logarithmique) ainsi que des modèles à effets mixtes linéaires généralisés avec …

25 generalized-linear-model residuals negative-binomial count-data glmm

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Généralisation continue de la distribution binomiale négative

La distribution binomiale négative (NB) est définie sur des entiers non négatifs et a une fonction de masse de probabilitéEst-il sensé de considérer une distribution continue sur des réels non négatifs définis par la même formule (en remplaçant k \ in \ mathbb N_0 par x \ in \ mathbb …

24 distributions negative-binomial count-data continuous-data bioinformatics

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Est-ce une méthode appropriée pour tester les effets saisonniers des données sur le nombre de suicides?

J'ai 17 ans (1995 à 2011) de données sur les certificats de décès liés aux décès par suicide pour un État aux États-Unis.Il y a beaucoup de mythologie au sujet des suicides et des mois / saisons, en grande partie contradictoires, et de la littérature I ' ve revu, je …

24 r chi-squared arima count-data seasonality

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Séries chronologiques pour les données de dénombrement, avec dénombrements <20

J'ai récemment commencé à travailler pour une clinique antituberculeuse. Nous nous réunissons périodiquement pour discuter du nombre de cas de tuberculose que nous traitons actuellement, du nombre de tests administrés, etc. J'aimerais commencer à modéliser ces chiffres afin de ne pas simplement deviner si quelque chose est inhabituel ou non. …

23 r time-series poisson-distribution count-data epidemiology

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Quand utiliser les GLM binomiaux Poisson vs géométrique vs négatif pour les données de comptage?

J'essaie de me présenter quand il convient d'utiliser quel type de régression (géométrique, Poisson, binôme négatif) avec les données de comptage, dans le cadre GLM (seules 3 des 8 distributions GLM sont utilisées pour les données de comptage, bien que la plupart de ce que J'ai lu des centres autour …

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

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Détection des valeurs aberrantes dans les données de comptage

J'ai ce que je pensais naïvement être un problème assez simple qui implique la détection de valeurs aberrantes pour de nombreux ensembles différents de données de comptage. Plus précisément, je veux déterminer si une ou plusieurs valeurs dans une série de données de comptage sont supérieures ou inférieures aux attentes …

21 outliers count-data fitting

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Modèle binomial à effets mixtes négatifs zéro gonflé dans R

Existe-t-il un tel ensemble qui prévoit une estimation du modèle binomial à effets mixtes négatifs gonflés zéro dans R? J'entends par là: Zero-inflation où vous pouvez spécifier le modèle binomial pour zéro inflation, comme dans la fonction zeroinfl dans le package pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist = …

17 r mixed-model count-data negative-binomial zero-inflation

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Poisson ou quasi poisson dans une régression avec données de comptage et surdispersion?

J'ai des données de comptage (analyse de l'offre / de la demande avec le nombre de clients, en fonction - éventuellement - de nombreux facteurs) J'ai essayé une régression linéaire avec des erreurs normales, mais mon tracé QQ n'est pas vraiment bon. J'ai essayé une transformation logarithmique de la réponse: …

16 count-data poisson-regression overdispersion quasi-likelihood

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importance de la différence entre deux chefs d'accusation

Existe-t-il un moyen de déterminer si une différence entre un nombre d'accidents de la route au moment 1 est significativement différente d'un nombre au moment 2? J'ai trouvé différentes méthodes pour déterminer la différence entre des groupes d'observations à différents moments (par exemple en comparant les moyennes de poisson) mais …

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L'utilisation des données de comptage comme variable indépendante viole-t-elle l'une des hypothèses GLM?

Je voudrais utiliser les données de comptage comme covariables tout en ajustant un modèle de régression logistique. Ma question est: Est-ce que je viole une hypothèse des modèles logistiques (et, plus généralement, des modèles linéaires généralisés) en utilisant des variables entières non négatives de comptage comme variables indépendantes? J'ai trouvé …

14 generalized-linear-model count-data

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Erreur standard d'un comptage

J'ai un ensemble de données sur les cas incidents par saison d'une maladie rare. Par exemple, disons qu'il y a eu 180 cas au printemps, 90 en été, 45 en automne et 210 en hiver. Je me demande s'il est approprié de joindre des erreurs standard à ces chiffres. Les …

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