Perguntas com a marcação «poisson-regression»

Quais gráficos de diagnóstico (e talvez testes formais) você considera mais informativos para regressões em que o resultado é uma variável de contagem? Estou especialmente interessado em Poisson e nos modelos binomiais negativos, bem como nos modelos com inflado zero e obstáculos de cada um. A maioria das fontes que …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

Alguém sabe por que o deslocamento em uma regressão de Poisson é usado? O que você consegue com isso?

67 poisson-regression  offset 

Notei que em R, Poisson e regressões binomiais negativas (RN) sempre parecem se encaixar nos mesmos coeficientes para preditores categóricos, mas não contínuos. Por exemplo, aqui está uma regressão com um preditor categórico: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) #compare coefficients …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

Entendo que, para determinados conjuntos de dados, como a votação, ele tem um desempenho melhor. Por que a regressão de Poisson é usada sobre regressão linear comum ou regressão logística? Qual é a motivação matemática para isso?

33 count-data  poisson-regression 

Estou tentando ajustar dados com um GLM (regressão de Poisson) em R. Quando plotei os resíduos versus os valores ajustados, o gráfico criou múltiplas "linhas" (quase lineares com uma ligeira curva côncava). O que isto significa? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

Eu tenho uma pergunta sobre semântica na qual gostaria que as opiniões de colegas estatísticos. Sabemos que modelos como logística, Poisson etc. se enquadram nos modelos lineares generalizados. O modelo inclui funções não lineares dos parâmetros, que por sua vez podem ser modelados usando a estrutura do modelo linear, usando …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo, regressão de Poisson? E quanto à regressão binomial …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

Estou tentando fazer um layout para mim mesmo quando é apropriado usar qual tipo de regressão (geométrico, Poisson, binomial negativo) com dados de contagem, dentro da estrutura GLM (apenas 3 das 8 distribuições GLM são usadas para dados de contagem, embora a maioria do que Eu li centros em torno …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

Estou tentando ajustar modelos lineares generalizados a alguns conjuntos de dados de contagem que podem ou não estar superdispersos. As duas distribuições canônicas que se aplicam aqui são o Poisson e o Binomial Negativo (Negbin), com EV e variânciaμμ\mu Va rP= μVarP=μVar_P = \mu Va rNB= μ + μ2θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

Preciso de alguns conselhos sobre dois dilemas principais da minha pesquisa, que é um estudo de caso de três grandes produtos farmacêuticos e inovação. O número de patentes por ano é a variável dependente. Minhas perguntas são Quais são os critérios mais importantes para um bom modelo? O que é …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Estou tentando ajustar uma regressão para explicar o número de homicídios em cada distrito de uma cidade. Embora eu saiba que meus dados seguem uma distribuição Poisson, tentei ajustar um OLS como este: l o g( y+ 1 ) = α + βX+ ϵeuog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

Recentemente, descobri como modelar exposições ao longo do tempo usando o log de (por exemplo) tempo como um deslocamento em uma regressão de Poisson. Entendi que o deslocamento corresponde a ter o tempo como covariável com o coeficiente 1. Eu gostaria de entender melhor a diferença entre usar o tempo …

18 poisson-regression  predictor  offset 

Estou realmente impressionado com o fato de o Poisson GLM aceitar números não inteiros! Veja: Dados (conteúdo de 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 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Eu sempre vi o conselho para verificar se um ajuste do modelo de Poisson está ou não disperso em excesso, envolvendo a divisão do desvio residual pelos graus de liberdade. A proporção resultante deve ser "aproximadamente 1". A questão é de qual faixa estamos falando para "aproximado" - qual é …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

Eu tenho dados de contagem (análise de demanda / oferta com número de clientes, dependendo - possivelmente - de muitos fatores). Tentei uma regressão linear com erros normais, mas meu gráfico QQ não é realmente bom. Tentei uma transformação de log da resposta: mais uma vez, QQ-plot ruim. Então agora …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood