Câu hỏi được gắn thẻ «overdispersion»

Tôi đang tạo các PoM GLM ở R. Để kiểm tra mức độ vượt quá Tôi đang xem tỷ lệ sai lệch còn lại so với mức độ tự do được cung cấp bởi summary(model.name). Có một giá trị ngưỡng hoặc thử nghiệm cho tỷ lệ này được coi là …

44 statistical-significance  overdispersion 

Tôi muốn điều chỉnh GLMM đa cấp với phân phối Poisson (với độ phân tán quá mức) bằng R. Hiện tại tôi đang sử dụng lme4 nhưng tôi nhận thấy gần đây quasipoissongia đình đã bị xóa. Tôi đã thấy ở nơi khác rằng bạn có thể mô hình phân …

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

Tôi hy vọng ai đó có thể cung cấp một cái nhìn tổng quan trực quan về phân phối quasibinomial và những gì nó làm. Tôi đặc biệt quan tâm đến những điểm này: Quasibinomial khác với phân phối nhị thức như thế nào. Khi biến trả lời là một …

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

Chiến lược phù hợp để quyết định sử dụng mô hình nào với dữ liệu đếm là gì? Tôi đã đếm dữ liệu mà tôi cần để mô hình hóa như một mô hình đa cấp và tôi được khuyến nghị (trên trang web này) rằng cách tốt nhất để …

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

Tôi thường thấy lời khuyên để kiểm tra xem mô hình Poisson có phù hợp hay không bị phân tán quá mức liên quan đến việc phân chia độ lệch còn lại cho các bậc tự do. Tỷ lệ kết quả phải là "khoảng 1". Câu hỏi đặt ra là …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

Tôi có dữ liệu đếm (phân tích nhu cầu / cung cấp với số lượng khách hàng, tùy thuộc vào - có thể - nhiều yếu tố). Tôi đã thử hồi quy tuyến tính với các lỗi thông thường, nhưng cốt truyện QQ của tôi không thực sự tốt. Tôi …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Hiện tượng 'phân tán quá mức' trong GLM phát sinh bất cứ khi nào chúng ta sử dụng mô hình hạn chế phương sai của biến trả lời và dữ liệu thể hiện phương sai lớn hơn giới hạn mô hình cho phép. Điều này xảy ra phổ biến khi …

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

Tôi có một bộ dữ liệu mà tôi mong đợi sẽ tuân theo phân phối Poisson, nhưng nó được sử dụng quá mức khoảng 3 lần. Hiện tại, tôi đang lập mô hình quá mức này bằng cách sử dụng mã như sau trong R. ## assuming a median value …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

Tôi đang cố gắng nắm bắt khái niệm về sự quá mức trong hồi quy logistic. Tôi đã đọc rằng sự quá mức là khi quan sát được phương sai của biến phản ứng lớn hơn mong đợi từ phân phối nhị thức. Nhưng nếu một biến nhị thức chỉ …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

Tôi đã bắt gặp ba đề xuất để đối phó với sự quá mức trong biến phản hồi Poisson và mô hình bắt đầu hiệu ứng cố định tất cả: Sử dụng mô hình gần đúng; Sử dụng GLM nhị thức âm tính; Sử dụng một mô hình hỗn hợp …

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Trong mô hình hóa dữ liệu đếm yêu cầu trong môi trường bảo hiểm, tôi đã bắt đầu với Poisson nhưng sau đó nhận thấy sự quá mức. Một Quasi-Poisson được mô hình hóa tốt hơn mối quan hệ phương sai trung bình lớn hơn so với Poisson cơ bản, …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Tôi đã gặp một số câu hỏi thực tế khi mô hình hóa dữ liệu đếm từ nghiên cứu thử nghiệm bằng cách sử dụng thử nghiệm bên trong chủ đề. Tôi mô tả ngắn gọn về thí nghiệm, dữ liệu và những gì tôi đã làm cho đến nay, …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

Tôi có mô hình sau: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... Và đây là đầu ra tóm tắt. > 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 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Tôi đang tìm cách mô hình hóa một số dữ liệu, nhưng tôi không chắc tôi có thể sử dụng loại mô hình nào. Tôi có dữ liệu đếm và tôi muốn một mô hình sẽ đưa ra các ước tính tham số về cả giá trị trung bình và …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

Tôi có một GLMM có dạng: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Khi tôi sử dụng drop1(model, test="Chi"), tôi nhận được kết quả khác với nếu tôi sử dụng Anova(model, type="III")từ gói xe hơi hoặc summary(model). Hai cái sau cho cùng một …

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