Регрессия Пуассона является одной из ряда моделей регрессии для зависимых переменных, которые являются счетчиками (неотрицательными целыми числами). Более общая модель - отрицательная биноминальная регрессия. Оба имеют множество вариантов.
Какие диагностические графики (и, возможно, формальные тесты) вы считаете наиболее информативными для регрессий, где результат представляет собой переменную счета? Я особенно заинтересован в пуассоновских и отрицательных биномиальных моделях, а также в аналогах с нулевой раздувкой и препятствием...
Кто-нибудь знает, почему используется смещение в регрессии Пуассона? Чего вы добиваетесь
Я заметил, что в R регрессии Пуассона и отрицательная биномиальная (NB) всегда соответствуют одинаковым коэффициентам для категориальных, но не непрерывных предикторов. Например, вот регрессия с категориальным предиктором: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks,...
Я понимаю, что для определенных наборов данных, таких как голосование, он работает лучше. Почему регрессия Пуассона используется поверх обычной линейной регрессии или логистической регрессии? Какова математическая мотивация для...
Я пытаюсь согласовать данные с GLM (регрессия Пуассона) в R. Когда я построил графики остатков и подгоночных значений, график создал несколько (почти линейных с небольшой вогнутой кривой) «линий». Что это значит? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus +...
У меня есть вопрос о семантике, о котором я хотел бы узнать мнение коллег-статистиков. Мы знаем, что такие модели, как логистика, Пуассон и т. Д. Подпадают под действие обобщенных линейных моделей. Модель включает в себя нелинейные функции параметров, которые, в свою очередь, могут быть...
Укороченная версия: Мы знаем, что логистическая регрессия и пробит-регрессия могут быть интерпретированы как включающие в себя непрерывную скрытую переменную, которая дискретизируется согласно некоторому фиксированному порогу перед наблюдением. Доступна ли подобная интерпретация скрытой переменной,...
Я пытаюсь сделать макет для себя, когда уместно использовать тип регрессии (геометрический, пуассоновский, отрицательный бином) с данными счета в рамках GLM (только 3 из 8 распределений GLM используются для данных счета, хотя большая часть того, что Я читал центры вокруг отрицательных биномиальных...
Я пытаюсь приспособить обобщенные линейные модели к некоторым наборам данных подсчета, которые могут быть или не быть перераспределены. Здесь применимы два канонических распределения: Пуассон и Отрицательный бином (Негбин) с EV и дисперсией.μμ\mu Вгп= μВaрпзнак равноμVar_P = \mu ВгNВ= μ +...
Мне нужны некоторые советы относительно двух основных дилемм в моем исследовании, которое представляет собой исследование трех крупных фармацевтических препаратов и инноваций. Количество патентов в год является зависимой переменной. Мои вопросы Каковы наиболее важные критерии для хорошей модели?...
Я пытаюсь подогнать регрессию, чтобы объяснить количество убийств в каждом районе города. Хотя я знаю, что мои данные соответствуют распределению Пуассона, я попытался подобрать OLS следующим образом: л о г( у+ 1 ) = α + βИкс+ ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Затем я также...
Недавно я обнаружил, как моделировать экспозиции во времени, используя журнал (например) времени как смещение в регрессии Пуассона. Я понял, что смещение соответствует времени как ковариации с коэффициентом 1. Я хотел бы лучше понять разницу между использованием времени в качестве смещения или в...
Я действительно ошеломлен тем фактом, что Poisson GLM принимает нецелые числа! Посмотрите: Данные (содержание data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R скрипт: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm <-...
Я часто видел советы по проверке того, является ли подход Пуассона более рассредоточенным, включая деление остаточного отклонения на степени свободы. Результирующее соотношение должно быть «примерно 1». Вопрос в том, о каком диапазоне мы говорим о «приблизительном» - каково соотношение, которое...
У меня есть данные подсчета (анализ спроса / предложения с подсчетом количества клиентов, в зависимости от - возможно - многих факторов). Я пробовал линейную регрессию с нормальными ошибками, но мой QQ-график не очень хорош. Я попробовал лог-преобразование ответа: еще раз плохой QQ-сюжет. Итак,...
Феномен «чрезмерной дисперсии» в GLM возникает всякий раз, когда мы используем модель, которая ограничивает дисперсию переменной отклика, и данные демонстрируют большую дисперсию, чем позволяет ограничение модели. Это обычно происходит при моделировании данных подсчета с использованием Poisson GLM,...
Мне было просто интересно, если в регрессии Пуассона есть ошибка? Может ли регрессия Пуассона иметь случайные эффекты и ошибочный член? Я запутался в этом вопросе. В логистической регрессии нет термина ошибки, потому что ваша переменная результата является двоичной. Это единственная модель glm, у...
Предположим, что независимы иY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \...
Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 5 лет назад . Call: glm(formula = darters ~ river + pH + temp, family = poisson, data = darterData) Deviance...
Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в...