Pertanyaan yang diberi tag «negative-binomial»

Distribusi diskrit, univariat memodelkan jumlah percobaan berhasil sampai sejumlah kegagalan tertentu terjadi. Bernoulli(p)

2
Interpretasi rasio tingkat kejadian
Jadi, saya ingin mencocokkan model efek negatif-binomial acak. Untuk model seperti itu, STATA dapat menghasilkan koefisien eksponensial. Menurut file bantuan, koefisien tersebut dapat diartikan sebagai rasio tingkat kejadian. Sayangnya saya bukan penutur asli bahasa Inggris dan saya tidak benar-benar memahami apa rasio tingkat kejadian atau bagaimana saya bisa menerjemahkannya. Jadi …

1
Bagaimana menangani overdispersi dalam regresi Poisson: kuasi-kemungkinan, GLM binomial negatif, atau efek acak tingkat subjek?
Saya telah menemukan tiga proposal untuk menangani overdispersi dalam variabel respon Poisson dan semua model awal efek tetap: Gunakan model kuasi; Gunakan GLM binomial negatif; Gunakan model campuran dengan efek acak tingkat subjek. Tapi yang mana yang harus dipilih, dan mengapa? Apakah ada kriteria aktual di antara ini?

1
Dispersi dan alternatif pemodelan dalam model efek acak Poisson dengan offset
Saya telah menemukan sejumlah pertanyaan praktis ketika memodelkan menghitung data dari penelitian eksperimental menggunakan eksperimen dalam subjek. Saya jelaskan secara singkat eksperimen, data, dan apa yang telah saya lakukan sejauh ini, diikuti oleh pertanyaan saya. Empat film berbeda diperlihatkan kepada sampel responden secara berurutan. Setelah setiap film wawancara dilakukan dimana …

1
Kesulitan menemukan model yang bagus cocok untuk data hitungan dengan efek campuran - ZINB atau yang lainnya?
Saya memiliki satu set data yang sangat kecil tentang kelimpahan lebah soliter yang saya kesulitan analisis. Ini menghitung data, dan hampir semua penghitungan berada dalam satu perawatan dengan sebagian besar nol dalam perawatan lainnya. Ada juga beberapa nilai yang sangat tinggi (masing-masing di dua dari enam situs), sehingga distribusi jumlah …

1
Kriteria untuk memilih model "terbaik" dalam Model Markov Tersembunyi
Saya memiliki kumpulan data deret waktu yang saya coba paskan dengan Hidden Markov Model (HMM) untuk memperkirakan jumlah status laten dalam data. Kode pseudo saya untuk melakukan ini adalah sebagai berikut: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest …

3
Bagaimana cara menangani peringatan "non-integer" dari GLM binomial negatif?
Saya mencoba untuk memodelkan intensitas rata-rata parasit yang mempengaruhi inang dalam R menggunakan model binomial negatif. Saya terus mendapatkan 50 atau lebih peringatan yang mengatakan: In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 Bagaimana saya bisa mengatasi ini? Kode saya terlihat seperti ini: mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

1
Estimator Kemungkinan Maksimum untuk Distribusi Binomial Negatif
Pertanyaannya adalah sebagai berikut: Sampel acak dari nilai n dikumpulkan dari distribusi binomial negatif dengan parameter k = 3. Temukan estimator kemungkinan maksimum dari parameter π. Temukan rumus asimptotik untuk kesalahan standar estimator ini. Jelaskan mengapa distribusi binomial negatif akan mendekati normal jika parameter k cukup besar. Apa parameter perkiraan …

2
Variabel skala sebagai data jumlah - benar atau tidak?
Dalam makalah ini (tersedia gratis melalui pusat PubMed), penulis menggunakan regresi binomial negatif untuk memodelkan skor pada instrumen skrining 10-item dengan skor 0-40. Prosedur ini mengasumsikan jumlah data, yang jelas tidak demikian di sini. Saya ingin pendapat Anda tentang apakah pendekatan ini dapat diterima, karena saya kadang-kadang menggunakan instrumen yang …

1
Mengapa Anova () dan drop1 () memberikan jawaban berbeda untuk GLMM?
Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

2
R ekuivalen dengan opsi cluster saat menggunakan regresi binomial negatif
Saya mencoba untuk mereplikasi karya seorang kolega dan saya memindahkan analisis dari Stata ke R. Model yang dia gunakan memanggil opsi "cluster" dalam fungsi nbreg untuk mengelompokkan kesalahan standar. Lihat http://repec.org/usug2007/crse.pdf untuk deskripsi yang cukup lengkap tentang apa dan mengapa opsi ini Pertanyaan saya adalah bagaimana menjalankan opsi yang sama …

1
Perbandingan model binomial negatif dan quasi-Poisson
Saya telah menjalankan model binomial dan quasi-Poisson negatif berdasarkan pendekatan pengujian hipotesis. Model akhir saya menggunakan kedua metode memiliki kovariat dan interaksi yang berbeda. Tampaknya tidak ada pola ketika saya merencanakan residu saya di kedua kasus. Jadi, saya bertanya-tanya tes mana yang bisa saya gunakan untuk melihat model mana yang …

1
Membantu menafsirkan data jumlah GLMM menggunakan lme4 glmer dan glmer.nb - Binomial negatif versus Poisson
Saya punya beberapa pertanyaan tentang spesifikasi dan interpretasi GLMM. 3 pertanyaan pasti statistik dan 2 lebih spesifik tentang R. Saya posting di sini karena pada akhirnya saya pikir masalahnya adalah interpretasi hasil GLMM. Saat ini saya mencoba untuk menyesuaikan GLMM. Saya menggunakan data sensus AS dari Longitudinal Tract Database . …

2
GAMM dengan data nol-inflasi
Apakah mungkin untuk mencocokkan GAMM (Generalized Additive Mixed Model) untuk data nol-inflasi di R? Jika tidak, apakah mungkin untuk mencocokkan GAM (Generalized Additive Model) untuk data tanpa inflasi dengan distribusi binomial negatif atau kuasi Poisson di R? (Saya menemukan COZIGAM :: zigam dan mgcv: fungsi ziP untuk distribusi Poisson)

1
Apakah binomial negatif tidak dapat diekspresikan seperti dalam keluarga eksponensial jika ada 2 yang tidak diketahui?
Saya memiliki tugas pekerjaan rumah untuk mengekspresikan distribusi binomial negatif sebagai keluarga distribusi eksponensial mengingat bahwa parameter dispersi adalah konstanta yang diketahui. Ini cukup mudah, tetapi saya bertanya-tanya mengapa mereka meminta kami mempertahankan parameter itu tetap. Saya menemukan bahwa saya tidak dapat menemukan cara untuk meletakkannya dalam bentuk yang tepat …

2
Mengapa residu Pearson dari regresi binomial negatif lebih kecil daripada residu dari regresi poisson?
Saya punya data ini: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Saya menjalankan regresi poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Dan regresi binomial negatif: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Lalu saya menghitung statistik dispersi …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.