Statistiken und Big Data tweedie-distribution

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Wie modelliere ich nicht negative, nicht aufgeblasene kontinuierliche Daten?

Ich versuche derzeit, ein lineares Modell ( family = gaussian) auf einen Indikator für die biologische Vielfalt anzuwenden , der keine Werte unter Null annehmen kann, keine Inflation aufweist und kontinuierlich ist. Die Werte reichen von 0 bis etwas über 0,25. Infolgedessen gibt es in den Residuen des Modells ein …

15 regression zero-inflation tobit-regression tweedie-distribution

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Kann ein Modell für nicht negative Daten mit Nullen (Tweedie-GLM, null-aufgeblähtes GLM usw.) genaue Nullen vorhersagen?

Eine Tweedie-Verteilung kann verzerrte Daten mit einer Punktmasse von Null modellieren, wenn der Parameter (Exponent in der Mittelwert-Varianz-Beziehung) zwischen 1 und 2 liegt.ppp In ähnlicher Weise kann ein Modell mit Null-Inflation (unabhängig davon, ob es sich um ein kontinuierliches oder ein diskretes Modell handelt) eine große Anzahl von Nullen aufweisen. …

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Möglich, GLM in Python / Scikit-Learn mit den Poisson-, Gamma- oder Tweedie-Verteilungen als Familie für die Fehlerverteilung zu bewerten?

Ich versuche, Python und Sklearn zu lernen, aber für meine Arbeit muss ich Regressionen ausführen, die Fehlerverteilungen aus den Familien Poisson, Gamma und insbesondere Tweedie verwenden. Ich sehe nichts in der Dokumentation darüber, aber sie befinden sich in mehreren Teilen der R-Distribution. Ich habe mich gefragt, ob jemand irgendwo Implementierungen …

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Was ist die kanonische Verknüpfungsfunktion für einen Tweedie GLM?

Ich wurde gerade in die Tweedie-Distribution eingeführt (siehe dies oder das ), aber es fällt mir schwer, die Verknüpfungsfunktion für ein verallgemeinertes lineares Tweedie-Modell zu finden. Gedanken?

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Wie finde ich bei einem GLM mit Tweedie die Koeffizienten?

Sei eine Zufallsvariable, die der Tweedie-Verteilung für Parameter folgt . Die Verknüpfungsfunktion sei das natürliche Protokoll. Angenommen, wir haben eine Datenbank mit Nummern des FormularsYYYα=1.1α=1.1\alpha = 1.1 (y1,x1 , 1,x1 , 2, . . . ,x1 , m)(y1,x1,1,x1,2,...,x1,m)(y_1, x_{1,1}, x_{1,2}, ..., x_{1,m}) (y2,x2 , 1,x2 , 2, . . . …

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