«offset» 태그된 질문

푸 아송 회귀 분석에서 왜 오프셋이 사용되는지 아는 사람이 있습니까? 이것으로 무엇을 달성합니까?

67 poisson-regression  offset 

최근에 Poisson 회귀 분석에서 시간 로그 (예 : 시간 로그)를 오프셋으로 사용하여 노출을 모델링하는 방법을 발견했습니다. 오프셋은 계수 1과 공변량으로 시간을 갖는 것과 일치한다는 것을 이해했습니다. 시간을 오프셋으로 사용하거나 정규 공변량으로 사용하여 차이를 계산하는 것의 차이를 더 잘 이해하고 싶습니다 (따라서 계수 추정). 어떤 상황에서 한 가지 방법을 사용해야합니까? 업그레이드 …

18 poisson-regression  predictor  offset 

나에게 두 가지 관련 질문이 있습니다. 한 열 (10-17 환자 범위)의 환자 수와 그 날 사건이 발생했는지 여부를 나타내는 0과 1을 포함하는 데이터 프레임이 있습니다. 나는 이항 모델을 사용하여 환자 수에 대한 사고 확률을 회귀하고 있습니다. 그러나 환자 수가 많을수록 병동의 총 환자 시간이 그날 더 많아지기 때문에 더 많은 …

18 binomial  generalized-linear-model  offset 

glm()R을 사용하여 귀무 가설을 변경하는 데 관심 이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다. x = rbinom(100, 1, .7) summary(glm(x ~ 1, family = "binomial")) 가설을 검정합니다 . 내에서 null을 p = 임의의 값 으로 변경하려면 어떻게해야 합니까? p=0.5p=0.5p = 0.5pppglm() 이 작업을 prop.test()and 로도 수행 할 수 있다는 것을 알고 …

15 r  hypothesis-testing  generalized-linear-model  chi-squared  offset 

누구나 probit 및 logit과 같은 이진 모델에서 오프셋이 어떻게 작동하는지 파생 되었습니까? 내 문제에서 후속 창 길이가 다를 수 있습니다. 환자가 치료법으로 예방 주사를받는다고 가정하십시오. 주사는 다른 시간에 발생하므로 결과가 플레어 발생 여부에 대한 이진 지표 인 경우 일부 사람들이 증상을 나타낼 시간이 더 있다는 사실을 조정해야합니다. 플레어 업의 확률은 …

12 logit  probit  logarithm  offset 

두 가지 수중 시각 센서스 방법을 사용할 때 어류 밀도와 어종 풍부도의 차이를 조사하는 연구를 수행하고 있습니다. 내 데이터는 원래 데이터로 계산되었지만 일반적으로 물고기 밀도로 변경되었지만 여전히 Poisson GLM을 사용하기로 결정했습니다. model1 <- glm(g_den ~ method + site + depth, poisson) 3 개의 예측 변수는 입력 할 때 요인으로 주문한 …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

이것은 여러 번 나온 예제 일뿐이므로 샘플 데이터가 없습니다. R에서 선형 회귀 모델 실행 : a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1연속 변수입니다. x2범주 형이며 "낮음", "중간"및 "높음"의 세 가지 값이 있습니다. 그러나 R이 제공하는 출력은 다음과 같습니다. summary(a.lm) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.521 0.20 1.446 …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

동료의 학생을 돕기 위해 노력하고 있습니다. 학생은 실험 설정에서 조류 행동 (전화 수)을 관찰하고 계산했습니다. 각각의 실험 동안 특정 관찰 된 조류에 기인 한 호출 수는 결정될 수 없었지만, 기록 된 호출 수에 기여한 조류 수를 세는 것이 가능했다. 따라서 초기 제안은 Poisson GLM 모델에서 새 수를 오프셋 용어로 포함하는 …

9 generalized-linear-model  count-data  offset 

나는 이것이 아마도 기본적인 질문이라는 것을 알고 있습니다 ... 그러나 나는 대답을 찾지 못하는 것 같습니다. Poisson 제품군에 GLM을 적용한 다음 예측을 살펴 보려고했지만 오프셋이 고려되는 것 같습니다. model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003), offset=(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) predict (model_glm, type="response") 요금이 아닌 경우가 있습니다 ... 나는 또한 시도했다 model_glm=glm(cases~rhs(data$year,2003)+lhs(data$year,2003)+ offset(log(population)), data=data, subset=28:36, family=poisson()) 같은 …

9 r  generalized-linear-model  prediction  offset