Statistiques et Big Data negative-binomial

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Interprétation des ratios de taux d'incidence

Donc, je veux adapter un modèle binomial à effets aléatoires négatifs. Pour un tel modèle, STATA peut produire des coefficients exponentiels. Selon le fichier d'aide, ces coefficients peuvent être interprétés comme des rapports de taux d'incidence. Malheureusement, je ne suis pas un anglophone natif et je ne comprends pas vraiment …

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Comment gérer la surdispersion dans la régression de Poisson: quasi-vraisemblance, GLM binomial négatif ou effet aléatoire au niveau du sujet?

J'ai rencontré trois propositions pour traiter la surdispersion dans une variable de réponse de Poisson et un modèle de départ à effets fixes: Utilisez un quasi modèle; Utiliser un GLM binomial négatif; Utilisez un modèle mixte avec un effet aléatoire au niveau du sujet. Mais lequel choisir réellement et pourquoi? …

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Surdispersion et alternatives de modélisation dans les modèles à effet aléatoire de Poisson avec décalages

J'ai rencontré un certain nombre de questions pratiques lors de la modélisation des données de comptage issues de la recherche expérimentale à l'aide d'une expérience intra-sujet. Je décris brièvement l'expérience, les données et ce que j'ai fait jusqu'à présent, suivi de mes questions. Quatre films différents ont été montrés en …

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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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Critères de sélection du «meilleur» modèle dans un modèle de Markov caché

J'ai un ensemble de données de série chronologique auquel j'essaie d'adapter un modèle de Markov caché (HMM) afin d'estimer le nombre d'états latents dans les données. Mon pseudo-code pour ce faire est le suivant: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = …

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Estimateur du maximum de vraisemblance pour la distribution binomiale négative

La question est la suivante: Un échantillon aléatoire de n valeurs est collecté à partir d'une distribution binomiale négative avec le paramètre k = 3. Trouvez l'estimateur du maximum de vraisemblance du paramètre π. Trouvez une formule asymptotique pour l'erreur standard de cet estimateur. Expliquez pourquoi la distribution binomiale négative …

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Comment gérer l'avertissement «non entier» du GLM binomial négatif?

J'essaie de modéliser les intensités moyennes des parasites affectant un hôte dans R en utilisant un modèle binomial négatif. Je reçois toujours 50 avertissements ou plus qui disent: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Comment puis-je gérer cela? Mon code ressemble à ceci: mst.nb = …

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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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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?

J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …

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R équivalent à l'option cluster lors de l'utilisation de la régression binomiale négative

J'essaie de reproduire le travail d'un collègue et je déplace l'analyse de Stata vers R. Les modèles qu'elle utilise invoquent l'option "cluster" dans la fonction nbreg pour regrouper les erreurs standard. Voir http://repec.org/usug2007/crse.pdf pour une description assez complète du quoi et du pourquoi de cette option Ma question est de …

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Comparaison modèle binomial négatif et quasi-Poisson

J'ai exécuté des modèles binomiaux et quasi-poissons négatifs basés sur une approche de test d'hypothèse. Mes modèles finaux utilisant les deux méthodes ont différentes covariables et interactions. Il semble qu'il n'y ait aucun motif lorsque je trace mes résidus dans les deux cas. Ainsi, je me demandais quel test je …

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Aide à l'interprétation des données de comptage GLMM à l'aide de lme4 glmer et glmer.nb - Binôme négatif contre Poisson

J'ai des questions concernant la spécification et l'interprétation des GLMM. 3 questions sont définitivement statistiques et 2 sont plus spécifiquement sur R. Je poste ici parce que finalement je pense que le problème est l'interprétation des résultats GLMM. J'essaie actuellement d'installer un GLMM. J'utilise les données du recensement américain de …

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GAMM avec des données gonflées à zéro

Est-il possible d'adapter un GAMM (Generalized Additive Mixed Model) pour les données gonflées à zéro dans R? Sinon, est-il possible d'ajuster un GAM (Generalized Additive Model) pour des données gonflées à zéro avec une distribution binomiale négative ou quasi Poisson dans R? (J'ai trouvé COZIGAM :: zigam et mgcv: fonctions …

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Le binôme négatif n'est-il pas exprimable comme dans la famille exponentielle s'il y a 2 inconnues?

J'ai eu un devoir pour exprimer la distribution binomiale négative comme une famille exponentielle de distributions étant donné que le paramètre de dispersion était une constante connue. C'était assez facile, mais je me demandais pourquoi ils exigeraient que nous maintenions ce paramètre fixe. J'ai trouvé que je ne pouvais pas …

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Pourquoi les résidus de Pearson d'une régression binomiale négative sont-ils plus petits que ceux d'une régression de poisson?

J'ai ces données: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) J'ai couru une régression de poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Et une régression binomiale négative: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Ensuite, j'ai calculé …

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