Perguntas com a marcação «negative-binomial»

Uma distribuição discreta e univariada modelando o número de BernovocêeueuEu(p) sucessos até que um número especificado de falhas ocorra.

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Como lidar com a super-dispersão na regressão de Poisson: quase-probabilidade, GLM binomial negativo ou efeito aleatório no nível do sujeito?
Encontrei três propostas para lidar com a super-dispersão em uma variável de resposta de Poisson e um modelo inicial de efeitos fixos: Use um modelo quase; Use GLM binomial negativo; Use um modelo misto com um efeito aleatório no nível de assunto. Mas qual escolher, e por quê? Existe algum …
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Alternativas de superdispersão e modelagem em modelos de efeito aleatório de Poisson com compensações
Eu me deparei com várias questões práticas ao modelar dados de contagem de pesquisas experimentais usando um experimento dentro do assunto. Descrevo brevemente o experimento, os dados e o que fiz até agora, seguidos pelas minhas perguntas. Quatro filmes diferentes foram exibidos para uma amostra de entrevistados em sequência. Após …
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Critérios para selecionar o melhor modelo em um Modelo Markov Oculto
Eu tenho um conjunto de dados de séries temporais no qual estou tentando ajustar um Modelo de Markov oculto (HMM) para estimar o número de estados latentes nos dados. Meu pseudo-código para fazer isso é o seguinte: for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states …
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Por que Anova () e drop1 () forneceram respostas diferentes para os GLMMs?
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
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Modelo binomial negativo de comparação e quase-Poisson
Corri modelos binomiais negativos e quase-Poisson com base em uma abordagem de teste de hipóteses. Meus modelos finais, usando os dois métodos, têm covariáveis ​​e interações diferentes. Parece que não há padrões quando planto meus resíduos nos dois casos. Assim, eu queria saber qual teste eu poderia usar para ver …
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Ajude a interpretar os dados de contagem GLMM usando lme4 glmer e glmer.nb - Binomial negativo versus Poisson
Eu tenho algumas perguntas sobre especificação e interpretação de GLMMs. Definitivamente, três perguntas são estatísticas e duas são mais específicas sobre R. Estou publicando aqui porque, em última análise, acho que a questão é a interpretação dos resultados do GLMM. Atualmente, estou tentando ajustar um GLMM. Estou usando os dados …
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GAMM com dados inflados a zero
É possível ajustar um GAMM (Modelo Misto de Aditivo Generalizado) para dados inflados com zero em R? Caso contrário, é possível ajustar um GAM (Modelo Aditivo Generalizado) para dados inflados com zero com uma distribuição binomial negativa ou quase Poisson em R? (Encontrei funções COZIGAM :: zigam e mgcv: ziP …
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O binômio negativo não é expressável como na família exponencial se houver duas incógnitas?
Eu tinha uma tarefa de casa para expressar a distribuição binomial negativa como uma família exponencial de distribuições, uma vez que o parâmetro de dispersão era uma constante conhecida. Isso foi bastante fácil, mas eu me perguntava por que eles exigiriam que mantivéssemos esse parâmetro fixo. Eu descobri que não …
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Por que os resíduos de Pearson de uma regressão binomial negativa são menores do que os de uma regressão de Poisson?
Eu tenho esses dados: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Fiz uma regressão de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") E uma regressão binomial negativa: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Então eu calculei …
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