Ich erstelle Poisson-GLMs in R. Um zu überprüfen, ob es zu einer Überdispersion kommt, betrachte ich das Verhältnis der verbleibenden Abweichung zu den Freiheitsgraden, die von bereitgestellt werden summary(model.name). Gibt es einen Grenzwert oder Test für dieses Verhältnis als "signifikant"? Ich...
Ich möchte ein mehrstufiges GLMM mit einer Poisson-Verteilung (mit Überdispersion) unter Verwendung von R ausrüsten. Im Moment verwende ich lme4, aber mir ist aufgefallen, dass die quasipoissonFamilie kürzlich entfernt wurde. Ich habe an anderer Stelle gesehen, dass Sie additive Überdispersion für...
Ich hoffe, jemand kann einen intuitiven Überblick darüber geben, was Quasibinomialverteilung ist und was sie bewirkt. Diese Punkte interessieren mich besonders: Wie sich das Quasibinom von der Binomialverteilung unterscheidet. Wenn die Antwortvariable eine Proportion ist (Beispielwerte sind 0,23,...
Ich versuche, Zähldaten in R zu modellieren , die scheinbar unterdispers sind (Dispersionsparameter ~ .40). Dies ist wahrscheinlich der Grund, warum ein glmwith- family = poissonoder ein negatives binomial ( glm.nb) -Modell nicht signifikant sind. Wenn ich mir die Beschreibungen meiner Daten...
Welche Strategie eignet sich, um zu entscheiden, welches Modell mit Zähldaten verwendet werden soll? Ich habe Zähldaten, die ich als Mehrebenenmodell modellieren muss, und es wurde mir (auf dieser Site) empfohlen, dies am besten durch Bugs oder MCMCglmm zu tun. Ich versuche jedoch immer noch, etwas...
Ich habe Zähldaten (Nachfrage- / Angebotsanalyse mit Zählung der Anzahl der Kunden, abhängig von - möglicherweise - vielen Faktoren). Ich habe eine lineare Regression mit normalen Fehlern versucht, aber mein QQ-Plot ist nicht wirklich gut. Ich habe versucht, die Antwort logarithmisch umzuwandeln:...
Ich habe oft gesehen, wie man überprüft, ob eine Poisson-Modellanpassung übermäßig verteilt ist oder nicht, indem man die verbleibende Abweichung durch die Freiheitsgrade dividiert. Das resultierende Verhältnis sollte "ungefähr 1" sein. Die Frage ist, um welchen Bereich es sich bei "ungefähren...
Ich habe einen Datensatz, von dem ich erwarten würde, dass er einer Poisson-Verteilung folgt, aber er ist etwa dreifach überdispers. Gegenwärtig modelliere ich diese Überdispersion mit dem folgenden Code in R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist =...
Wenn ich ein Sternebewertungssystem habe, in dem Benutzer ihre Präferenz für ein Produkt oder einen Artikel ausdrücken können, wie kann ich statistisch feststellen, ob die Stimmen stark "geteilt" sind. Das heißt, selbst wenn der Durchschnitt für ein bestimmtes Produkt 3 von 5 ist, wie kann ich...
Das Phänomen der "Überdispersion" in einem GLM tritt immer dann auf, wenn wir ein Modell verwenden, das die Varianz der Antwortvariablen einschränkt, und die Daten eine größere Varianz aufweisen, als es die Modellbeschränkung zulässt. Dies tritt häufig bei der Modellierung von Zähldaten mit einem...
Ich versuche, das Konzept der Überdispersion in der logistischen Regression in den Griff zu bekommen. Ich habe gelesen, dass Überdispersion auftritt, wenn die beobachtete Varianz einer Antwortvariablen größer ist als von der Binomialverteilung erwartet. Aber wenn eine Binomialvariable nur zwei...
Bei der Modellierung von Anspruchszählungsdaten in einer Versicherungsumgebung begann ich mit Poisson, bemerkte dann aber eine Überdispersion. Ein Quasi-Poisson-Modell modellierte die größere Mittelwert-Varianz-Beziehung besser als das Basis-Poisson-Modell, aber ich bemerkte, dass die Koeffizienten...
Ich bin auf eine Reihe praktischer Fragen gestoßen, wenn ich Zähldaten aus experimenteller Forschung mithilfe eines subjektinternen Experiments modelliere. Ich beschreibe kurz das Experiment, die Daten und das, was ich bisher gemacht habe, gefolgt von meinen Fragen. Einer Stichprobe von Befragten...
Ich habe drei Vorschläge zur Behandlung der Überdispersion in einer Poisson-Antwortvariablen und einem Startmodell mit allen festen Effekten gefunden: Verwenden Sie ein Quasi-Modell. Verwenden Sie negatives Binomial-GLM. Verwenden Sie ein gemischtes Modell mit einem zufälligen Effekt auf...
Ich habe folgendes Modell: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... und das ist die Zusammenfassung. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 +...
Ich möchte einige Daten modellieren, bin mir jedoch nicht sicher, welchen Modelltyp ich verwenden kann. Ich habe Zähldaten und möchte ein Modell, das parametrische Schätzungen sowohl des Mittelwerts als auch der Varianz der Daten liefert. Das heißt, ich habe verschiedene Vorhersagefaktoren und...
Ich führte eine Poisson-Regression in SAS durch und stellte fest, dass der Pearson-Chi-Quadrat-Wert geteilt durch die Freiheitsgrade etwa 5 betrug, was auf eine signifikante Überdispersion hinweist. Also habe ich ein negatives Binomialmodell mit proc genmod angepasst und festgestellt, dass der...
Es scheint etwas in unserem menschlichen Verständnis zu geben, das es schwierig macht, die Idee der Varianz intuitiv zu erfassen. Im engeren Sinne ist die Antwort unmittelbar: Das Quadrieren wirft uns von unserem reflexiven Verständnis ab. Aber ist es nur die Varianz , die Probleme aufwirft, oder...
Wie kann ich das Ausmaß der Streuung in einem Vektor von Wortzahlen quantifizieren? Ich suche nach einer Statistik, die für Dokument A hoch ist, weil sie viele verschiedene Wörter enthält, die selten vorkommen, und niedrig für Dokument B, weil sie ein Wort (oder einige Wörter) enthält, die häufig...
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...