«overdispersion» 태그된 질문

R로 Poisson GLM을 만들고 있습니다.과 분산을 확인하기 위해 잔차 이탈과 자유도의 비율을보고 summary(model.name)있습니다. "중요한"것으로 간주 될 컷오프 값이나 테스트가 있습니까? 1보다 크면 데이터가 과도하게 분산되어 있지만 비율이 상대적으로 1에 가까울 경우 (예 : 1.7 (잔여 편차 = 25.48, df = 15) 및 1.3 (rd = 324, df) = 253)], 여전히 …

44 statistical-significance  overdispersion 

R을 사용하여 Poisson 분포 (과도 분산 포함)와 다중 수준 GLMM을 맞추고 싶습니다. 현재 lme4를 사용 하고 있지만 최근에 quasipoisson가족이 제거 되었음을 알았 습니다. 다른 곳에서는 관측 당 하나의 수준으로 임의의 절편을 추가하여 이항 분포에 대한 추가과 분산을 모델링 할 수 있음을 알았습니다. 포아송 분포에도 적용됩니까? 더 좋은 방법이 있습니까? 추천 …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

나는 quasibinomial 분포가 무엇인지, 그리고 그것이 무엇인지에 대한 직관적 인 개요를 누군가가 제공 할 수 있기를 바랍니다. 특히 다음 사항에 관심이 있습니다. 유사 이항 분포가 이항 분포와 어떻게 다른가? 반응 변수가 비율 인 경우 (예 : 값에 0.23, 0.11, 0.78, 0.98 포함) 준이 항 모델은 R에서 실행되지만 이항 모델은 그렇지 …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

카운트 데이터와 함께 사용할 모델을 결정하기위한 적절한 전략은 무엇입니까? 나는 다중 레벨 모델로 모델링 해야하는 데이터를 계산 했으며이 사이트에서 버그 또는 MCMCglmm을 통해 가장 좋은 방법이라고 제안했습니다. 그러나 나는 여전히 베이지안 통계에 대해 배우려고 노력하고 있으며, 먼저 데이터를 일반 선형 모델로 맞추고 데이터의 중첩 구조를 무시해야한다고 생각했습니다 (그러므로 기대할 내용에 …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

Poisson 모형 적합이 잔차 편차를 자유 도로 나누는 것과 관련하여 과도하게 분산되어 있는지 여부를 확인하기위한 조언을 자주 보았습니다. 결과 비율은 "약 1"이어야합니다. 문제는 우리가 "대략적인"범위에 대해 이야기하는 것입니다. 대체 모델 형태를 고려하기 위해 알람을 설정해야하는 비율은 무엇입니까?

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

계산 데이터가 있습니다 (많은 요인에 따라 고객 수를 계산하여 요구 / 제공 분석). 정상적인 오류로 선형 회귀를 시도했지만 QQ 플롯이 실제로 좋지 않습니다. 나는 대답의 로그 변환을 시도했다 : 다시 한 번 나쁜 QQ 플롯. 이제 Poisson Errors로 회귀를 시도하고 있습니다. 모든 중요한 변수가있는 모델을 사용하면 다음과 같은 결과를 얻습니다. …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

응답 변수의 분산을 제한하는 모델을 사용할 때마다 GLM에서 '과도 분산'현상이 발생하며 데이터는 모델 제한이 허용하는 것보다 큰 분산을 나타냅니다. 이것은 Poisson GLM을 사용하여 카운트 데이터를 모델링 할 때 일반적으로 발생하며 잘 알려진 테스트로 진단 할 수 있습니다. 검정 결과 과대 산포의 통계적으로 유의미한 증거가있는 경우, 분산 모형을 사용하여 원래 모형에서 …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Poisson 분포를 따를 것으로 예상되는 데이터 세트가 있지만 약 3 배 정도 과대 산포되어 있습니다. 현재 R의 다음 코드와 같은 것을 사용하여이과 분산을 모델링하고 있습니다. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = rawDist + ((rawDist-med)*3) 시각적으로 이것은 경험적 데이터에 매우 잘 맞는 …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

로지스틱 회귀 분석의 과대 산포 개념을 다루려고합니다. 과분 산은 반응 변수의 분산이 이항 분포에서 예상되는 것보다 클 때 관찰됩니다. 그러나 이항 변수에 두 개의 값 (1/0) 만있을 수있는 경우 어떻게 평균과 분산을 가질 수 있습니까? 나는 x 번의 Bernoulli 시행에서 성공의 평균과 분산을 계산하는 것이 좋습니다. 그러나 두 가지 값만 …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

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 

보험 환경에서 클레임 수 데이터를 모델링 할 때 Poisson으로 시작했지만 과대 산포가 나타났습니다. Quasi-Poisson은 기본 Poisson보다 더 큰 평균-분산 관계를 더 잘 모델링했지만 계수가 Poisson과 Quasi-Poisson 모델에서 동일하다는 것을 알았습니다. 이것이 오류가 아닌 경우 왜 이런 일이 발생합니까? Poisson보다 Quasi-Poisson을 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 참고 사항 : 근본적인 손실은 초과 …

12 r  count-data  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 

다음과 같은 모델이 있습니다. > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... 이것은 요약 출력입니다. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 Random effects: …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

일부 데이터를 모델링하려고하는데 어떤 유형의 모델을 사용할 수 있는지 잘 모르겠습니다. 카운트 데이터가 있고 데이터의 평균과 분산 모두에 대한 모수 추정치를 제공하는 모델을 원합니다. 즉, 다양한 예측 요소가 있으며 그룹 평균뿐만 아니라 분산에 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다. 분산이 평균과 같기 때문에 포아송 회귀가 작동하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 이 가정은 …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

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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