Questions marquées «quasi-likelihood»

2
Qu'est-ce que la distribution quasi-binomiale (dans le contexte du GLM)?
J'espère que quelqu'un pourra fournir un aperçu intuitif de ce qu'est la distribution quasi-binomiale et de ce qu'elle fait. Je suis particulièrement intéressé par ces points: En quoi le quasibinôme diffère de la distribution binomiale. Lorsque la variable de réponse est une proportion (les valeurs d'exemple incluent 0,23, 0,11, 0,78, …
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 …
3
Idée et intuition derrière l'estimation du maximum de vraisemblance (QMLE)
Des questions): Quelle est l'idée et l'intuition derrière l'estimation du maximum de vraisemblance (QMLE; également connue sous le nom d'estimation du pseudo maximum de vraisemblance, PMLE)? Qu'est-ce qui fait que l'estimateur fonctionne lorsque la distribution d'erreur réelle ne correspond pas à la distribution d'erreur supposée? Le site Wikipedia pour QMLE …
1
Quelle est la différence entre la régression logistique et la régression à réponse fractionnée?
Pour autant que je sache, la différence entre le modèle logistique et le modèle de réponse fractionnaire (frm) est que la variable dépendante (Y) dans laquelle frm est [0,1], mais la logistique est {0, 1}. De plus, frm utilise l'estimateur de quasi-vraisemblance pour déterminer ses paramètres. Normalement, nous pouvons utiliser …
1
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? …
1
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 …
1
Quelle est la différence entre la régression bêta et la quasi glm avec variance = ?
Permettez-moi d'abord de donner quelques informations; Je résumerai mes questions à la fin. La distribution bêta, paramétrée par sa moyenne et , a , où est la fonction de variance.μμ\muϕϕ\phiVar(Y)=V(μ)/(ϕ+1)Var⁡(Y)=V⁡(μ)/(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) = \operatorname{V}(\mu)/(\phi+1)V(μ)=μ(1−μ)V⁡(μ)=μ(1−μ)\operatorname{V}(\mu) = \mu(1-\mu) Dans une régression bêta (par exemple, en utilisant le package betareg dans R), la régression suppose …
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.