Questions marquées «poisson-regression»

La régression de Poisson est l'un des nombreux modèles de régression pour les variables dépendantes qui sont des nombres (entiers non négatifs). Un modèle plus général est la régression binomiale négative. Les deux ont de nombreuses variantes.

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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) …
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Interprétation du tracé des résidus par rapport aux valeurs ajustées à partir de la régression de Poisson
J'essaie d'ajuster les données avec un GLM (régression de poisson) dans R. Lorsque j'ai tracé les résidus par rapport aux valeurs ajustées, le tracé a créé plusieurs "lignes" (presque linéaires avec une légère courbe concave). Qu'est-ce que ça veut dire? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq …
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Modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.?
J'ai une question sur la sémantique sur laquelle j'aimerais avoir l'avis de mes collègues statisticiens. Nous savons que des modèles tels que la logistique, Poisson, etc. tombent sous l'égide de modèles linéaires généralisés. Le modèle comprend des fonctions non linéaires des paramètres, qui peuvent à leur tour être modélisées en …
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Interprétation des variables latentes des modèles linéaires généralisés (GLM)
Version courte: Nous savons que la régression logistique et la régression probit peuvent être interprétées comme impliquant une variable latente continue qui est discrétisée selon un seuil fixe avant l'observation. Une interprétation similaire des variables latentes est-elle disponible pour, disons, la régression de Poisson? Qu'en est-il de la régression binomiale …
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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 …
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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 …
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Qualité de l'ajustement et quel modèle choisir la régression linéaire ou Poisson
J'ai besoin de conseils concernant deux dilemmes principaux dans ma recherche, qui est une étude de cas de 3 grands produits pharmaceutiques et de l'innovation. Le nombre de brevets par an est la variable dépendante. Mes questions sont Quels sont les critères les plus importants pour un bon modèle? Qu'est-ce …
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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 …
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Quand quelqu'un dit que la déviance résiduelle / df devrait ~ 1 pour un modèle de Poisson, quelle est approximative approximative?
J'ai souvent vu les conseils pour vérifier si un ajustement du modèle de Poisson est trop dispersé, ce qui implique de diviser la déviance résiduelle par les degrés de liberté. Le rapport résultant doit être "environ 1". La question est de savoir de quelle plage parlons-nous pour "approximative" - ​​quel …
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