Als «poisson-regression» getaggte Fragen

Die Poisson-Regression ist eines von mehreren Regressionsmodellen für abhängige Variablen, bei denen es sich um Zählungen handelt (nicht negative Ganzzahlen). Ein allgemeineres Modell ist die negative binomiale Regression. Beide haben zahlreiche Varianten.

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Vergleich negatives Binomialmodell und Quasi-Poisson
Ich habe negative Binomial- und Quasi-Poisson-Modelle ausgeführt, die auf einem Ansatz zum Testen von Hypothesen basieren. Meine endgültigen Modelle, die beide Methoden verwenden, haben unterschiedliche Kovariaten und Wechselwirkungen. Es scheint, dass es in beiden Fällen keine Muster gibt, wenn ich meine Residuen zeichne. Daher habe ich mich gefragt, mit welchem …
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Sind ein Poisson ohne Nullpunkt und ein Poisson mit einfacher Verschachtelung verschachtelt oder nicht verschachtelt?
Ich habe viele gesehen, die diskutieren, ob eine grundlegende Poisson-Regression eine verschachtelte Version einer null-aufgeblasenen Poisson-Regression ist. Zum Beispiel argumentiert diese Site , dass dies der Fall ist, da letztere zusätzliche Parameter zum Modellieren zusätzlicher Nullen enthält, ansonsten aber dieselben Poisson-Regressionsparameter wie die erstere enthält, obwohl die Seite eine Referenz …
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Schätzung der angepassten Risikoverhältnisse in binären Daten unter Verwendung der Poisson-Regression
Ich bin daran interessiert, ein angepasstes Risikoverhältnis zu schätzen, analog dazu, wie man ein angepasstes Quotenverhältnis unter Verwendung der logistischen Regression schätzt. Einige Literaturstellen (z. B. diese ) weisen darauf hin, dass die Verwendung der Poisson-Regression mit Huber-White-Standardfehlern eine modellbasierte Methode ist, um dies zu erreichen Ich habe keine Literatur …
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Warum sind Pearsons Residuen einer negativen Binomialregression kleiner als die einer Poisson-Regression?
Ich habe diese Daten: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Ich habe eine Poisson-Regression durchgeführt poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Und eine negative binomiale Regression: require(MASS) nb_counts <- glm.nb(counts ~ predictor, data = df) Dann berechnete ich …
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Berechnen Sie die Inzidenzraten mithilfe des Poisson-Modells: Beziehung zur Hazard Ratio aus dem Cox PH-Modell
Ich möchte Inzidenzraten berechnen, die entlang der Gefährdungsquoten dargestellt werden, um sowohl relative als auch absolute Risikomessgrößen darzustellen. Ich habe in anderen Studien gesehen, dass solche Inzidenzraten unter Verwendung von Poisson-Modellen mit Nachbeobachtungszeit im Modell als Offset berechnet werden können. Also habe ich das in R wie folgt versucht: library(survival) …
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Reste in Poisson-Regression
Zuur 2013 Anfängerleitfaden zu GLM & GLMM schlägt vor, eine Poisson-Regression zu validieren, indem Pearsons-Residuen gegen angepasste Werte aufgetragen werden. Zuur sagt, wir sollten nicht sehen, wie sich die Residuen mit zunehmenden angepassten Werten ausbreiten, wie bei einem beigefügten (handgezeichneten) Diagramm. Aber ich dachte, ein Schlüsselmerkmal der Poisson-Verteilung ist, dass …
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Können Gewichte und Versatz zu ähnlichen Ergebnissen bei der Poisson-Regression führen?
In "A Practioner's Guide to Generalized Linear Models" in Absatz 1.83 heißt es: "Im speziellen Fall eines multiplikativen Poisson-GLM kann gezeigt werden, dass die Modellierungsanspruchszahlen mit einem Versatzterm gleich dem Logarithmus der Exposition zu identischen Ergebnissen führen wie die Modellierungsanspruchshäufigkeiten mit vorherigen Gewichten, die gleich der Exposition jeder Beobachtung eingestellt …
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Warum gibt es keine Datenmodelle mit einer aufgeblasenen Anzahl?
Ich arbeite mit dem psclPaket an Datenmodellen mit Null-Inflation . Ich frage mich nur, warum es keine Entwicklung von Modellen für Datenmodelle mit einer aufgeblasenen Anzahl gibt! Auch, warum es keine Entwicklung von bimodalen, sagen wir null und zwei aufgeblasenen Zähldatenmodellen gibt! Einmal habe ich einmal aufgeblasene Poisson-Daten generiert und …
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Unterschied zwischen Offset und Belichtung bei der Poisson-Regression
Belichtung und Versatz sind zwei Techniken, die häufig bei Poisson-Regressionen von Aktuaren verwendet werden, um die Häufigkeit von Ansprüchen vorherzusagen. Nach meinem Verständnis sind Offset und Belichtung dasselbe, daher verstehe ich nicht, warum es zwei Begriffe gibt, die dasselbe beschreiben. Ist es richtig oder gibt es Sonderfälle (außer zum Beispiel …
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Poisson xgboost mit Exposition
Ich habe versucht, eine zählabhängige Variable mit ungleichmäßiger Belichtung zu modellieren. Klassische glms würden log (Belichtung) als Offset verwenden, auch gbm, aber xgboost erlaubt bis jetzt keinen Offset ... Der Versuch, einen Nachteil in diesem Beispiel in crossvalidated ( Wohin geht der Offset in Poisson / negative binomiale Regression? ) …
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