Statistiques et Big Data offset

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Quand utiliser un décalage dans une régression de Poisson?

Quelqu'un sait-il pourquoi la compensation est utilisée dans une régression de Poisson? Que faites-vous par là?

67 poisson-regression offset

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Dans un modèle de Poisson, quelle est la différence entre l'utilisation du temps comme covariable ou un décalage?

J'ai récemment découvert comment modéliser des expositions dans le temps en utilisant le log (par exemple) du temps comme décalage dans une régression de Poisson. J'ai compris que le décalage correspond au fait d'avoir le temps comme covariable avec le coefficient 1. J'aimerais mieux comprendre la différence entre utiliser le …

18 poisson-regression predictor offset

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Utilisation de l'offset dans le modèle binomial pour tenir compte du nombre accru de patients

Deux questions connexes de moi. J'ai un cadre de données qui contient le nombre de patients dans une colonne (plage de 10 à 17 patients) et 0 et 1 indiquant si un incident s'est produit ce jour-là. J'utilise un modèle binomial pour régresser la probabilité d'incident sur le nombre de …

18 binomial generalized-linear-model offset

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Utilisation de glm () comme substitut d'un simple test du chi carré

Je souhaite modifier les hypothèses nulles à l'aide glm()de R. Par exemple: x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) teste l'hypothèse que . Et si je veux changer le null en pp=0.5p=0.5p = 0.5ppp = une valeur arbitraire, à l'intérieur glm()? Je sais que cela peut …

15 r hypothesis-testing generalized-linear-model chi-squared offset

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Modèles binaires (Probit et Logit) avec un décalage logarithmique

Quelqu'un a-t-il une dérivation de la façon dont un décalage fonctionne dans des modèles binaires comme probit et logit? Dans mon problème, la fenêtre de suivi peut varier en longueur. Supposons que les patients reçoivent une injection prophylactique comme traitement. Le tir passe à des moments différents, donc si le …

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Dois-je utiliser un décalage pour mon Poisson GLM?

Je mène des recherches pour examiner les différences de densité et de richesse en espèces de poissons lorsque j'utilise deux méthodes de recensement visuel sous-marin différentes. Mes données étaient à l'origine des données de comptage, mais elles sont généralement modifiées en densité de poisson, mais j'ai toujours décidé d'utiliser un …

11 r generalized-linear-model poisson-distribution offset

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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …

10 r regression categorical-data regression-coefficients categorical-encoding machine-learning random-forest anova spss r self-study bootstrap monte-carlo r multiple-regression partitioning neural-networks normalization machine-learning svm kernel-trick self-study survival cox-model repeated-measures survey likert correlation variance sampling meta-analysis anova independence sample assumptions bayesian covariance r regression time-series mathematical-statistics graphical-model machine-learning linear-model kernel-trick linear-algebra self-study moments function correlation spss probability confidence-interval sampling mean population r generalized-linear-model prediction offset data-visualization clustering sas cart binning sas logistic causality regression self-study standard-error r distributions r regression time-series multiple-regression python chi-squared independence sample clustering data-mining rapidminer probability stochastic-processes clustering binary-data dimensionality-reduction svd correspondence-analysis data-visualization excel c# hypothesis-testing econometrics survey rating composite regression least-squares mcmc markov-process kullback-leibler convergence predictive-models r regression anova confidence-interval survival cox-model hazard normal-distribution autoregressive mixed-model r mixed-model sas hypothesis-testing mediation interaction

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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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Prédire GLM poisson avec décalage

Je sais que c'est probablement une question fondamentale ... Mais je ne semble pas trouver la réponse. Je monte un GLM avec une famille Poisson, puis j'ai essayé de jeter un coup d'œil aux prédictions, mais le décalage semble être pris en considération: model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, …

9 r generalized-linear-model prediction offset

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Les poids et le décalage peuvent-ils conduire à des résultats similaires dans la régression du poisson?

Dans le "Guide du praticien des modèles linéaires généralisés" au paragraphe 1.83, il est indiqué que: "Dans le cas particulier d'un GLM multiplicatif de Poisson, il peut être démontré que la modélisation des comptes de sinistres avec un terme de décalage égal au log de l'exposition a produit des résultats …

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