«negative-binomial» 태그된 질문

결과가 카운트 변수 인 회귀에 대한 가장 유용한 정보는 무엇입니까? 특히 포아송 및 음 이항 모델뿐만 아니라 제로 팽창 및 허들 대응에 관심이 있습니다. 내가 찾은 대부분의 소스는 단순히 이러한 플롯이 어떻게 보이는지에 대한 설명없이 잔차 대 적합치 값을 플로팅합니다. 지혜와 참고 문헌은 크게 감사합니다. 관련이 있는지 묻는 이유에 대한 …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

R에서 푸 아송과 음 이항 (NB) 회귀는 항상 범주 형이지만 연속적이지 않은 예측 변수에 대해 동일한 계수에 맞는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 범주 형 예측 변수를 사용한 회귀 분석은 다음과 같습니다. data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) #compare coefficients cbind("Poisson"=coef(rs1), "NB"=coef(rs2)) …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

나는 다양한 모델로 내 데이터에 적합하고 있음을 파악하려고했다 fitdistr라이브러리 함수 MASS의이 R저를주는 Negative Binomial가장 적합한다. 이제 위키 페이지에서 정의는 다음과 같습니다. NegBin (r, p) 분포는 마지막 시험에서 성공한 k + r Bernoulli (p) 시험에서 k 실패 및 r 성공 확률을 설명합니다. R모델 피팅을 수행하는 데 사용하면 두 개의 매개 변수 …

37 r  distributions  modeling  negative-binomial 

카운트 데이터의 회귀 모델에 대한 Sellers and Shmueli 의 매우 흥미로운 기사를 읽고 있습니다. 처음에 그들은 (p. 944) McCullaugh와 Nelder (1989)를 인용하여 부정적인 이항 회귀는 인기가없고 문제적인 정식 연관성이 있다고 말했다. 나는 언급 된 구절을 발견했고 그것을 말한다 (M과 N의 374 쪽) "응용 프로그램에서 마이너스 이항 분포를 거의 사용하지 않은 …

31 regression  modeling  negative-binomial 

나는 큰 데이터 세트 (기밀, 너무 많이 공유 할 수 없음)로 작업하고 있으며 부정적인 이항 회귀가 필요하다는 결론에 도달했습니다. 나는 전에 glm 회귀를 한 적이 없으며 가정이 무엇인지에 대한 명확한 정보를 찾을 수 없습니다. MLR과 동일합니까? 변수를 같은 방식으로 변환 할 수 있습니까 (이미 종속 변수를 변환하는 것이 자연수 여야하기 …

30 regression  generalized-linear-model  data-transformation  assumptions  negative-binomial 

부정 이항 회귀에 관한 질문이 있습니다. 다음 명령이 있다고 가정합니다. require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (car는 R에서 사용할 수있는 데이터 세트이며이 모델이 의미가 있는지는 신경 쓰지 않습니다.) 내가 알고 싶은 것은 : 변수를 어떻게 해석 할 수 있습니까 theta(에 대한 호출의 맨 아래에 반환 summary). 이것은 네빈 분포의 모양 매개 …

26 regression  generalized-linear-model  negative-binomial 

이항, 음 이항 및 포아송 회귀의 차이점과 이러한 회귀가 가장 적합한 상황에 대한 정보를 찾고 있습니다. SPSS에서 수행 할 수있는 테스트 중 어떤 상황이 내 상황에 가장 적합한 지 알려주는 테스트가 있습니까? 또한 회귀 부분에서 볼 수있는 것과 같은 옵션이 없으므로 SPSS에서 포아송 또는 음 이항을 어떻게 실행합니까? 유용한 링크가 …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

현재 어려운 카운트 데이터 (종속 변수)에 적합한 모델을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 여러 가지 다른 모델을 시도했다 (혼합 효과 모델은 데이터의 나의 종류에 필요한)와 같은 lmer과 lme4아니라 가우시안 (Gaussian) 또는 음 이항 등 다양한 가족과 함께 혼합 효과 모델 선형 일반화로 (로그로 변환). 그러나 결과 피팅을 올바르게 진단하는 …

25 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  count-data  glmm 

음 이항 (NB) 분포 는 음이 아닌 정수로 정의되며 확률 질량 함수 k \ in \ mathbb N_0 을 x \ in \ mathbb R _ {\ ge 0}로f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}. 바꾸는 음이 아닌 실수에 대한 연속 분포를 고려하는 것이 합리적 입니까? 이항 계수는 (k + 1) \ cdot \ ldots …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} 우리는 정해진 시간 동안 여러 번 발생할 수있는 임의의 과정을 가지고 있습니다 . 이 프로세스의 기존 모델의 데이터 피드를 통해 기간에 여러 이벤트가 발생할 확률을 제공합니다 . 이 기존 모델은 오래되었으며 추정 오류에 대해 피드 데이터에서 실시간 검사를 실행해야합니다. 데이터 피드를 생성하는 기존 모델 ( 시간 남은 에서 이벤트가 …

24 negative-binomial  kalman-filter  poisson-process  state-space-models 

분명히 분산되지 않은 R의 카운트 데이터 를 모델링하려고합니다 (분산 매개 변수 ~ .40). 이것은 glmwith family = poisson또는 negative 이항 ( glm.nb) 모형이 유의하지 않은 이유 일 수 있습니다. 내 데이터의 설명을 볼 때 일반적인 카운트 데이터 왜곡이 없으며 두 실험 조건의 잔차도 균질합니다. 그래서 내 질문은 : 카운트 데이터가 …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

음 이항 분포와 이항 분포의 차이점은 무엇입니까? 온라인에서 읽으려고했는데 데이터 포인트가 이산적일 때 음의 이항 분포가 사용된다는 것을 알았지 만 이항 분포조차도 이산 데이터 포인트에 사용할 수 있다고 생각합니다.

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

GLM 프레임 워크 내에서 카운트 데이터와 함께 어떤 회귀 유형 (형상, 포아송, 음 이항)을 사용하는 것이 적절할 때 나 자신을 위해 레이아웃하려고합니다 (8 개의 GLM 분포 중 3 개만 카운트 데이터에 사용됩니다. 음의 이항 분포와 포아송 분포 중심을 읽었습니다). 카운트 데이터에 포아송 대 기하 대 음 이항 GLM을 언제 사용해야합니까? …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

왜 "음 이항"랜덤 변수에 그 이름이 있는지 이해가되지 않습니다. 그것에 대해 부정적인 것은 무엇입니까? 이항이란 무엇입니까? 그것에 대해 음 이항은 무엇입니까?

21 distributions  random-variable  terminology  negative-binomial 

과도하게 분산되거나 분산되지 않은 카운트 데이터 세트에 일반 선형 모델을 맞추려고합니다. 여기에 적용되는 두 가지 정규 분포는 Poisson과 Negative Binomial (Negbin)이며 EV 와 분산입니다.μμ\mu VR피= μVarP=μVar_P = \mu VR엔비= μ + μ2θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} 이는 사용 R에 장착 가능 glm(..,family=poisson)하고 glm.nb(...), 각각. quasipoisson내 이해에는 동일한 EV와 분산으로 조정 …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood