Ist es möglich, ein GAMM (Generalized Additive Mixed Model) für Daten ohne Inflation in R anzupassen? Wenn nicht, ist es möglich, ein GAM (Generalized Additive Model) für Daten ohne Inflation mit einer negativen Binomial- oder Quasi-Poisson-Verteilung in R anzupassen? (Ich fand COZIGAM :: zigam-...
Ich habe einige Fragen zur Spezifikation und Interpretation von GLMMs. 3 Fragen sind definitiv statistisch und 2 beziehen sich genauer auf R. Ich poste hier, weil ich letztendlich denke, dass das Problem die Interpretation der GLMM-Ergebnisse ist. Ich versuche gerade, ein GLMM zu montieren. Ich...
Ich habe Daten mit einem Doppelpeak, die ich zu modellieren versuche, und es gibt genügend Überlappungen zwischen den Peaks, sodass ich sie nicht unabhängig behandeln kann. Ein Histogramm der Daten könnte ungefähr so aussehen: Ich habe dafür zwei Modelle erstellt: eines verwendet zwei...
Ich habe ~ 1 Million Datenpunkte. Hier ist der Link zur Datei data.txt. Jeder von ihnen kann einen Wert zwischen 0 und 145 annehmen. Es handelt sich um einen diskreten Datensatz. Unten ist das Histogramm des Datensatzes. Auf der x-Achse ist die Zählung (0-145) und auf der y-Achse ist die Dichte....
Ich hatte eine Hausaufgabe, um die negative Binomialverteilung als exponentielle Verteilungsfamilie auszudrücken, da der Dispersionsparameter eine bekannte Konstante war. Das war ziemlich einfach, aber ich fragte mich, warum sie erfordern würden, dass wir diesen Parameter festhalten. Ich stellte...
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...
Wenn ein negatives Binomial sind, wie ist dann die Verteilung von gegebenx1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN ist fest. Wenn x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n Poisson sind,...
Einige von Ihnen haben vielleicht dieses schöne Papier gelesen: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Zählen Sie keine Zähldaten. Methoden in Ökologie und Evolution 1: 118–122. klick . Derzeit vergleiche ich negative Binomialmodelle mit Gaußschen Modellen für transformierte Daten. Im Gegensatz zu O'Hara RB,...
Situation: Angenommen, ich habe einen Poisson-Prozess wie den radioaktiven Zerfall, bei dem R- Partikel pro Sekunde erzeugt werden. Ich messe mit einem Detektor. Es besteht eine Wahrscheinlichkeit P, dass ein Partikel vom Detektor erfasst wird. Dinge, die ich zu wissen glaube: Die...
Der Versuch, die Ergebnisse des kürzlich veröffentlichten Artikels zu replizieren, Aghion, Philippe, John Van Reenen und Luigi Zingales. 2013. "Innovation und institutionelles Eigentum." American Economic Review, 103 (1): 277-304. (Daten- und Datencode finden Sie unter
Ich würfle einen fairen Würfel. Wie ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Anzahl der Rollen, bis ich zum ersten Mal entweder akkumuliere: 1) Fünf Einsen 2) 20 Vorkommen von Gesichtern, die nicht eins sind? Ich freue mich, die aktuelle Anwendung zu teilen, wenn das helfen
Wenn wir diskrete Zählungsverteilungen definieren müssen, verwenden wir normalerweise: Poissonverteilung, wenn Mittelwert = Varianz Binomialverteilung, wenn Mittelwert> Varianz Negative Binomialverteilung, wenn Mittelwert <Varianz Meine Frage ist, ist es möglich, die Normalverteilung zur...