«negative-binomial» 태그된 질문

나는 glm.nb를 수행했다. glm1<-glm.nb(x~factor(group)) 그룹은 범주 형이고 x는 메트릭 변수입니다. 결과 요약을 얻으려고 할 때 summary()또는 사용 여부에 따라 약간 다른 결과가 나타납니다 summary.glm. summary(glm1)나에게 준다 ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 0.2117 0.746 0.4555 factor(gruppe)3 0.3531 0.2085 1.693 0.0904 . …

13 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

Poisson 반응 변수의 과대 산포 및 모든 고정 효과 시작 모델을 다루는 세 가지 제안을 살펴 보았습니다. 유사 모델을 사용하십시오. 음 이항 GLM을 사용하십시오. 피사체 수준의 임의 효과가 혼합 된 모델을 사용하십시오. 그러나 실제로 어떤 것을 선택해야하며 왜 그런가? 이 중에서 실제 기준이 있습니까?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

개체 내 실험을 사용하여 실험 연구의 카운트 데이터를 모델링 할 때 여러 가지 실용적인 질문에 부딪 쳤습니다. 실험, 데이터 및 지금까지 수행 한 작업에 대해 간단히 설명하고 질문을합니다. 응답자의 샘플에 4 개의 다른 영화가 순서대로 표시되었습니다. 각 영화가 끝난 후 인터뷰를 진행하여 RQ에 관심이있는 특정 진술 (예측 카운트 변수)의 발생 …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

나는 고독한 꿀벌 풍부도에 대해 매우 작은 데이터 세트를 가지고 있는데, 분석하는데 문제가 있습니다. 그것은 계수 데이터이며, 거의 모든 계수는 다른 처리에서 대부분의 0으로 처리됩니다. 6 개의 사이트 중 2 개에 각각 하나씩 두 개의 매우 높은 값이 있으므로 카운트 분포가 매우 긴 꼬리를 갖습니다. R에서 일하고 있습니다. lme4와 glmmADMB의 …

12 count-data  negative-binomial  mixed-model  zero-inflation  lme4-nlme 

데이터의 잠재 상태 수를 추정하기 위해 HMM (Hidden Markov Model)에 맞추려고하는 시계열 데이터 세트가 있습니다. 이 작업을 수행하는 의사 코드는 다음과 같습니다. for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } 이제 일반적인 회귀 모델에서 BIC는 가장 …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

부정적인 이항 모델을 사용하여 R의 숙주에 영향을 미치는 기생충의 평균 강도를 모델링하려고합니다. 다음과 같은 경고가 계속 50 개 이상 나타납니다. In dpois(y, mu, log = TRUE) : non-integer x = 251.529000 이 문제를 어떻게 처리 할 수 ​​있습니까? 내 코드는 다음과 같습니다 mst.nb = glm.nb(Larvae+Nymphs+Adults~B.type+Month+Season, data=MI.df)

11 r  generalized-linear-model  negative-binomial 

문제는 다음과 같습니다. 모수 k = 3 인 음 이항 분포에서 n 값의 랜덤 표본을 수집합니다. 모수 π의 최대 우도 추정값을 찾습니다. 이 추정기의 표준 오차에 대한 점근 공식을 찾으십시오. 모수 k가 충분히 크면 음 이항 분포가 왜 정규 분포인지를 설명하십시오. 이 정규 근사의 매개 변수는 무엇입니까? 내 작업은 다음과 …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

에서 본 논문 (중앙 PubMed를 통해 자유롭게 사용할 수), 저자는 0-40 득점 10 항목 심사 악기의 점수를 모델링하는 음 이항 회귀 분석을 사용합니다. 이 절차에서는 카운트 데이터를 가정하지만 여기에는 해당되지 않습니다. 이 접근법이 수용 가능한지 아닌지에 대한 당신의 의견을 부탁드립니다. 나는 때때로 내 작품에서 같은 악기 나 유사한 도구를 사용하기 …

10 regression  negative-binomial  count-data 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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동료의 작업을 복제하려고하고 분석을 Stata에서 R로 옮기려고합니다. 그녀가 사용하는 모델은 nbreg 함수 내에서 "cluster"옵션을 호출하여 표준 오류를 군집화합니다. 이 옵션의 의미와 이유에 대한 자세한 설명은 http://repec.org/usug2007/crse.pdf 를 참조하십시오. 내 질문은 R 내에서 음의 이항 회귀에 대해 동일한 옵션을 호출하는 방법입니다. 본 논문의 주요 모델은 Stata에 다음과 같이 명시되어있다 xi: nbreg …

10 r  stata  negative-binomial 

GLMM의 사양 및 해석에 관한 몇 가지 질문이 있습니다. 3 가지 질문은 확실히 통계적이며 2 개는 R에 대해 더 구체적입니다. 궁극적으로 문제가 GLMM 결과의 해석이라고 생각하기 때문에 여기에 게시하고 있습니다. 현재 GLMM에 맞추려고합니다. Longitudinal Tract Database 의 미국 인구 조사 데이터를 사용하고 있습니다. 제 관찰은 인구 조사입니다. 저의 종속 변수는 …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

R에서 제로 팽창 된 데이터에 대해 GAMM (Generalized Additive Mixed Model)을 적용 할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우, R에서 음 이항 또는 준 포아송 분포를 갖는 무 팽창 데이터에 대해 GAM (Generalized Additive Model)을 적용 할 수 있습니까? ( 포아송 분포에 대한 COZIGAM :: zigam 및 mgcv : ziP 함수를 …

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation 

분산 변수가 알려진 상수 인 경우 음의 이항 분포를 지수 분포로 표현하는 숙제를 받았습니다. 이것은 매우 쉬웠지만 왜 그 매개 변수를 고정시켜야하는지 궁금해했습니다. 두 매개 변수를 알 수없는 올바른 형식으로 넣는 방법을 찾지 못했습니다. 온라인을 살펴보면 불가능하다는 주장을 발견했습니다. 그러나 나는 이것이 사실이라는 증거를 찾지 못했습니다. 나는 나 자신도 생각 …

9 self-study  mathematical-statistics  negative-binomial  proof  exponential-family 

나는이 데이터를 가지고있다 : set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) 포아송 회귀 분석을 실행했습니다 poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") 부정적인 이항 회귀 require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) 그런 다음 포아송 회귀에 대한 분산 …

9 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  poisson-regression  dispersion 

경우 IID 음의 이항 있으며, 다음의 분포 것입니다 제공x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN 은 고정되어 있습니다. 경우 푸 아송이 전체에, 다음 조건이며, 다항이다. 그것이 포아송 혼합이기 때문에 음 이항에 해당되는지 확실하지 않습니다.x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, …

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