Questions marquées «negative-binomial»

Une distribution discrète et univariée modélisant le nombre de Bernoullje(p) succès des essais jusqu'à ce qu'un nombre spécifié d'échecs se produise.

2
Quand les régressions de Poisson et binomiales négatives correspondent-elles aux mêmes coefficients?
J'ai remarqué que dans R, les régressions de Poisson et binomiales négatives (NB) semblent toujours correspondre aux mêmes coefficients pour les prédicteurs catégoriels, mais non continus. Par exemple, voici une régression avec un prédicteur catégorique: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) …
3
Qu'est-ce que le thêta dans une régression binomiale négative équipée de R?
J'ai une question concernant une régression binomiale négative: supposons que vous ayez les commandes suivantes: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Notez que les voitures sont un ensemble de données qui est disponible dans R, et je ne me soucie pas vraiment si ce modèle a du sens.) Ce que j'aimerais …
2
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 …
2
Passer de la modélisation d'un processus à l'aide d'une distribution de Poisson pour utiliser une distribution binomiale négative?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Nous avons un processus aléatoire qui peut ou mai ne pas se produire plusieurs fois dans une période de temps définie . Nous avons un flux de données à partir d'un modèle préexistant de ce processus, qui fournit la probabilité qu'un certain nombre d'événements se produisent dans la période …
3
Quel est le modèle approprié pour les données de comptage sous-dispersées?
J'essaie de modéliser les données de comptage dans R qui sont apparemment sous-dispersées (paramètre de dispersion ~ 0,40). C'est probablement pourquoi un modèle binomial ( ) glmavec family = poissonou négatif glm.nbn'est pas significatif. Quand je regarde les descriptions de mes données, je n'ai pas le biais typique des données …
1
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 …
1
Pourquoi le quasi-Poisson en GLM n'est-il pas traité comme un cas particulier de binôme négatif?
J'essaie d'adapter les modèles linéaires généralisés à certains ensembles de données de comptage qui pourraient ou non être sur-dispersés. Les deux distributions canoniques qui s'appliquent ici sont le binôme de Poisson et négatif (Negbin), avec EV et varianceμμ\mu Vun rP= μVunerP=μVar_P = \mu Vun rNB= μ + μ2θVunerNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.