Statistiques et Big Data count-data

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Package R / Stata pour GEE binomial négatif tronqué?

Ceci est mon premier message posté. Je suis vraiment reconnaissant envers cette communauté. J'essaie d'analyser des données de comptage longitudinal qui sont tronquées à zéro (probabilité que la variable de réponse = 0 soit 0) et la moyenne! = Variance, donc une distribution binomiale négative a été choisie par rapport …

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Coefficients identiques estimés dans le modèle Poisson vs Quasi-Poisson

En modélisant les données du nombre de sinistres dans un environnement d'assurance, j'ai commencé avec Poisson mais j'ai ensuite remarqué une surdispersion. Un Quasi-Poisson modélisait mieux la relation moyenne-variance plus élevée que le Poisson de base, mais j'ai remarqué que les coefficients étaient identiques dans les modèles de Poisson et …

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Vous avez du mal à trouver un bon modèle adapté aux données de comptage avec des effets mixtes - ZINB ou autre chose?

J'ai un très petit ensemble de données sur l'abondance des abeilles solitaires que j'ai du mal à analyser. Ce sont des données de comptage, et presque tous les comptages sont dans un traitement avec la plupart des zéros dans l'autre traitement. Il existe également quelques valeurs très élevées (une sur …

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Prédiction des données de comptage avec une forêt aléatoire

Une forêt aléatoire peut-elle être formée pour prédire correctement les données de comptage? Comment cela se passerait-il? J'ai une gamme de valeurs assez étendue, donc la classification n'a pas vraiment de sens. Si j'utilisais la régression, est-ce que je tronquerais simplement les résultats? Je suis assez perdu ici. Des idées?

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Choix d'alternatives à la régression de Poisson pour les données de comptage sur-dispersées

J'analyse actuellement les données d'une série d'expériences comportementales qui utilisent toutes la mesure suivante. Les participants à cette expérience sont invités à sélectionner des indices que d'autres personnes (fictives) pourraient utiliser pour résoudre une série de 10 anagrammes. Les participants sont amenés à croire que ces autres personnes gagneront ou …

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Modélisation paramétrique de la variance des données de comptage

Je cherche à modéliser certaines données, mais je ne sais pas quel type de modèle je peux utiliser. J'ai des données de comptage et je veux un modèle qui donnera des estimations paramétriques de la moyenne et de la variance des données. Autrement dit, j'ai divers facteurs prédictifs et je …

12 variance modeling count-data overdispersion gamlss

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Quels sont les effets partiels moyens?

Quelqu'un connaît-il la signification des effets partiels moyens? De quoi s'agit-il exactement et comment puis-je les calculer? Voici une référence qui pourrait vous aider.

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Quels sont les avantages de la régression de Poisson sur la régression linéaire dans ce cas?

On m'a donné un ensemble de données qui contient le nombre de bourses obtenues par les élèves d'une école secondaire où les prédicteurs du nombre de bourses gagnées comprennent le type de programme auquel l'étudiant était inscrit et le score à son examen final en mathématiques. Je me demandais si …

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Hypothèses de régression de Poisson et comment les tester dans R

Je voudrais tester dans quelle régression correspond le mieux à mes données. Ma variable dépendante est un nombre et a beaucoup de zéros. Et j'aurais besoin d'aide pour déterminer le modèle et la famille à utiliser (poisson ou quasipoisson, ou régression poisson zéro gonflé), et comment tester les hypothèses. Régression …

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Comparaison des modèles de régression sur les données de dénombrement

J'ai récemment ajusté 4 modèles de régression multiple pour les mêmes données de prédicteur / réponse. Deux des modèles que je correspond à la régression de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Deux …

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Regroupement de données de dénombrement très biaisées: des suggestions à faire (transformer, etc.)?

Problème de base Voici mon problème de base: j'essaie de regrouper un ensemble de données contenant des variables très asymétriques avec des nombres. Les variables contiennent de nombreux zéros et ne sont donc pas très informatives pour ma procédure de clustering - qui est probablement l'algorithme k-means. Très bien, dites-vous, …

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Quel modèle de régression est le plus approprié à utiliser avec les données de comptage?

J'essaie d'entrer un peu dans les statistiques, mais je suis coincé avec quelque chose. Mes données sont les suivantes: Year Number_of_genes 1990 1 1991 1 1993 3 1995 4 Je veux maintenant construire un modèle de régression pour pouvoir prédire le nombre de gènes pour une année donnée en fonction …

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Échelle variable en tant que données de comptage - correcte ou non?

Dans cet article (disponible gratuitement via PubMed Central), les auteurs utilisent une régression binomiale négative pour modéliser le score sur un instrument de dépistage à 10 éléments noté 0-40. Cette procédure suppose des données de comptage, ce qui n'est clairement pas le cas ici. J'aimerais avoir votre avis sur la …

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Utiliser ou non un décalage dans une régression de Poisson pour prédire le nombre total de buts en carrière marqués par des joueurs de hockey

J'ai une question concernant l'utilisation ou non d'un décalage. Supposons un modèle très simple, où vous voulez décrire le nombre (global) de buts au hockey. Vous avez donc des buts, un nombre de parties jouées et une variable factice "attaquant" qui est égale à 1 si le joueur est attaquant …

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Modélisation des données de comptage où la variable de décalage est 0 pour certaines observations

J'essaie d'aider un étudiant d'un collègue. L'élève a observé et compté le comportement des oiseaux (nombre d'appels) dans une configuration expérimentale. Le nombre d'appels attribuables à un oiseau observé spécifique au cours de chaque expérience n'a pas pu être déterminé, mais il était possible de compter le nombre d'oiseaux ayant …

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