Als «negative-binomial» getaggte Fragen

Eine diskrete, univariate Verteilung, die die Anzahl von modelliert Bernoulli(p) Versuchserfolge, bis eine bestimmte Anzahl von Fehlern auftritt.

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Diagnosediagramme für die Zählregression
Welche diagnostischen Diagramme (und möglicherweise formalen Tests) sind für Regressionen, bei denen das Ergebnis eine Zählvariable ist, am aussagekräftigsten? Ich interessiere mich besonders für Poisson- und negative Binomialmodelle sowie für Gegenstücke mit Null-Inflation und Hürden. Die meisten Quellen, die ich gefunden habe, zeichnen einfach die Residuen gegen angepasste Werte auf, …
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Wann passen Poisson- und negative Binomialregressionen zu denselben Koeffizienten?
Ich habe festgestellt, dass bei R-, Poisson- und negativen Binomial- (NB-) Regressionen für kategoriale, aber nicht kontinuierliche Prädiktoren immer dieselben Koeffizienten zu passen scheinen. Beispiel: Hier ist eine Regression mit einem kategorialen Prädiktor: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) #compare coefficients …
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Was sind die Annahmen einer negativen binomischen Regression?
Ich arbeite mit einem großen Datensatz (vertraulich, daher kann ich nicht zu viel teilen) und bin zu dem Schluss gekommen, dass eine negative binomische Regression erforderlich wäre. Ich habe noch nie zuvor eine glm-Regression durchgeführt, und ich kann keine klaren Informationen über die Annahmen finden. Sind sie für MLR gleich? …
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Was ist Theta in einer negativen binomischen Regression, die mit R ausgestattet ist?
Ich habe eine Frage zu einer negativen binomischen Regression: Angenommen, Sie haben die folgenden Befehle: require(MASS) attach(cars) mod.NB<-glm.nb(dist~speed) summary(mod.NB) detach(cars) (Beachten Sie, dass cars ein Datensatz ist, der in R verfügbar ist, und es ist mir egal, ob dieses Modell sinnvoll ist.) Was ich wissen möchte, ist: Wie kann ich …
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Differenz zwischen Binomial-, Negativ-Binomial- und Poisson-Regression
Ich suche nach Informationen über den Unterschied zwischen Binomial-, Negativ-Binomial- und Poisson-Regression und für welche Situationen sind diese Regressionen am besten geeignet. Gibt es Tests, die ich in SPSS durchführen kann, um festzustellen, welche dieser Regressionen für meine Situation am besten geeignet ist? Wie führe ich in SPSS ein Poisson- …
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Diagnose für verallgemeinerte lineare (gemischte) Modelle (speziell Residuen)
Derzeit habe ich Probleme, das richtige Modell für schwierige Zähldaten (abhängige Variable) zu finden. Ich habe verschiedene Modelle ausprobiert (für meine Art von Daten sind Modelle mit gemischten Effekten erforderlich), z. B. lmerundlme4 (mit einer logarithmischen Transformation), sowie verallgemeinerte lineare Modelle mit gemischten Effekten mit verschiedenen Familien, z. B. Gaußscher …
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Kontinuierliche Verallgemeinerung der negativen Binomialverteilung
Die negative Binomialverteilung (NB) ist für nicht negative ganze Zahlen definiert und hat die WahrscheinlichkeitsmassenfunktionIst es sinnvoll, eine kontinuierliche Verteilung auf nicht negative Reelle zu betrachten, die durch dieselbe Formel definiert sind (wobei durch )? Der Binomialkoeffizient kann als ein Produkt von umgeschrieben werden , das für jedes reelle gut …
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Wechseln Sie von der Modellierung eines Prozesses mit einer Poisson-Verteilung zur Verwendung einer negativen Binomialverteilung?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}}Wir haben einen zufälligen Prozess, der in einem festgelegten Zeitraum mehrmals auftreten kann oder auch nicht . Wir haben einen Datenfeed von einem bereits existierenden Modell dieses Prozesses, der die Wahrscheinlichkeit für eine Anzahl von Ereignissen in der Periode liefert . Dieses bestehende Modell ist alt und wir müssen die …
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Wann werden Poisson-GLMs vs. geometrische GLMs vs. negative Binomial-GLMs für Zählungsdaten verwendet?
Ich versuche für mich selbst ein Layout zu erstellen, wenn es angebracht ist, welchen Regressionstyp (geometrisch, Poisson, negatives Binomial) mit Zähldaten innerhalb des GLM-Frameworks zu verwenden (nur 3 der 8 GLM-Verteilungen werden für Zähldaten verwendet, obwohl die meisten davon verwendet werden Ich habe Zentren über die negativen Binomial- und Poisson-Verteilungen …
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Warum wird das Quasi-Poisson in GLM nicht als Sonderfall eines negativen Binomials behandelt?
Ich versuche, verallgemeinerte lineare Modelle an einige Sätze von Zähldaten anzupassen, die möglicherweise überdispers sind oder nicht. Die beiden hier geltenden kanonischen Verteilungen sind das Poisson- und das Negative Binomial (Negbin) mit EV und Varianzμμ\mu VarP=μVarP=μVar_P = \mu VarNB=μ+μ2θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} in denen R montiert werden unter Verwendung …
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