Biện pháp của sự lệch lạc của người Hồi giáo đối với Poisson không thổi phồng hoặc nhị phân âm không thổi phồng?

Độ lệch tỷ lệ, được định nghĩa là D = 2 * (khả năng log của mô hình bão hòa trừ khả năng log của mô hình được trang bị), thường được sử dụng như một thước đo mức độ phù hợp trong các mô hình GLM. Phần trăm sai lệch được giải thích, được định nghĩa là [D (mô hình null) - D (mô hình được trang bị)] / D (mô hình null), đôi khi cũng được sử dụng làm R-bình phương tương tự GLM của hồi quy tuyến tính. Ngoài thực tế là các bản phân phối ZIP và ZINB không phải là một phần của họ phân phối theo cấp số nhân, tôi gặp khó khăn trong việc giải thích tại sao độ lệch tỷ lệ và độ lệch phần trăm được giải thích không được sử dụng trong mô hình không tăng. Bất cứ ai có thể làm sáng tỏ về điều này hoặc cung cấp tài liệu tham khảo hữu ích? Cảm ơn trước!

goodness-of-fit zero-inflation deviance

— aleanjeo
nguồn

câu hỏi rất hay - tôi cũng muốn biết điều này

— user2673238

Sự sai lệch là một khái niệm GLM, các mô hình ZIP và ZINB không phải là glms mà được coi là hỗn hợp hữu hạn của các bản phân phối là GLM và do đó có thể được giải quyết dễ dàng thông qua thuật toán EM.

Những ghi chú mô tả lý thuyết sai lệch chính xác. Nếu bạn đọc những ghi chú đó, bạn sẽ thấy bằng chứng rằng mô hình bão hòa cho hồi quy Poisson có khả năng đăng nhập

ℓ (λ_{s}) = \sum_{i = 1, \forall y_{i} \neq 0}^{n} [y_{i} l o g (y_{i}) - y_{i} - l o g (y_{i}!)]

$\ell(\lambda_s)= \sum_{i=1, \forall y_i\neq 0}^n \left[ y_ilog(y_i)-y_i -log(y_i!)\right]$

$y_i =\hat{\lambda}_i$

$i$

ℓ_{i} (ϕ, λ) = Z_{i} l o g (ϕ + (1 - ϕ) e^{- λ}) + (1 - Z_{i}) [- λ + y_{i} l o g (λ) - l o g (y_{i}!)] .

$\ell_i(\phi, \lambda)=Z_ilog(\phi+(1-\phi)e^{-\lambda})+ (1-Z_i)\left[-\lambda +y_ilog(\lambda) -log(y_i!)\right].$

$Z_i$ $\lambda$ $\phi$ $\lambda$ $\phi$ $y_i=0$ $\hat{\lambda}$ $\hat{\phi}$ $Z_i$ $y_i=0$ $Z_i$ giá trị chúng tôi sẽ không cần mô hình ZIP vì chúng tôi sẽ không thiếu dữ liệu. Dữ liệu quan sát tương ứng với khả năng "dữ liệu hoàn chỉnh" trong hình thức EM.

$Z_i$ $\mathbb{E}(\ell_i(\phi, \lambda))$ $Z_i$ $expected$

Ngoài ra, câu hỏi này đã được hỏi đầu tiên vì vậy tôi đã trả lời bài viết này. Tuy nhiên, có một câu hỏi khác về cùng một chủ đề với một nhận xét hay của Gordon Smyth ở đây: sự sai lệch đối với mô hình poisson hợp chất không phồng lên, dữ liệu liên tục (R) trong đó ông đã đề cập đến phản hồi tương tự (đây là một chi tiết của nhận xét đó nói) cộng với họ đã đề cập trong các bình luận cho bài viết khác mà bạn có thể muốn đọc. (từ chối trách nhiệm, tôi chưa đọc tài liệu tham khảo)

— Lucas Roberts
nguồn