Preguntas etiquetadas con overdispersion

Estoy creando GLM de Poisson en R. Para verificar la dispersión excesiva, estoy mirando la relación de desviación residual a grados de libertad proporcionada por summary(model.name). ¿Existe un valor de corte o prueba para que esta relación se considere "significativa"? Sé que si es> 1, los datos se dispersan en …

44 statistical-significance  overdispersion 

Quiero ajustar un GLMM multinivel con una distribución de Poisson (con sobredispersión) usando R. En este momento estoy usando lme4 pero noté que recientemente la quasipoissonfamilia fue eliminada. He visto en otras partes que puede modelar la sobredispersión aditiva para distribuciones binomiales agregando una intercepción aleatoria con un nivel por …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

Espero que alguien pueda proporcionar una visión general intuitiva de qué es la distribución cuasibinomial y qué hace. Estoy particularmente interesado en estos puntos: Cómo el cuasibinomio difiere de la distribución binomial. Cuando la variable de respuesta es una proporción (los valores de ejemplo incluyen 0.23, 0.11, 0.78, 0.98), un …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

¿Cuál es la estrategia adecuada para decidir qué modelo usar con los datos de conteo? Tengo datos de recuento que necesito modelar como modelo multinivel y me recomendaron (en este sitio) que la mejor manera de hacerlo es a través de errores o MCMCglmm. Sin embargo, todavía estoy tratando de …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

A menudo he visto consejos para verificar si un ajuste del modelo de Poisson se dispersa en exceso o no, lo que implica dividir la desviación residual entre los grados de libertad. La relación resultante debe ser "aproximadamente 1". La pregunta es de qué rango estamos hablando para "aproximados": ¿cuál …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

Tengo datos de recuento (análisis de demanda / oferta con recuento de clientes, dependiendo de, posiblemente, muchos factores). Intenté una regresión lineal con errores normales, pero mi diagrama QQ no es realmente bueno. Intenté una transformación logarítmica de la respuesta: una vez más, mal QQ-plot. Así que ahora estoy intentando …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

El fenómeno de 'sobredispersión' en un GLM surge cada vez que usamos un modelo que restringe la varianza de la variable de respuesta, y los datos exhiben una mayor varianza de la que permite la restricción del modelo. Esto ocurre comúnmente cuando se modelan datos de conteo utilizando un Poisson …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Tengo un conjunto de datos que esperaría seguir una distribución de Poisson, pero se dispersa en exceso aproximadamente 3 veces. Actualmente, estoy modelando esta sobredispersión usando algo como el siguiente código en R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = rawDist + …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

Estoy tratando de entender el concepto de sobredispersión en regresión logística. He leído que la sobredispersión es cuando la varianza observada de una variable de respuesta es mayor de lo que se esperaría de la distribución binomial. Pero si una variable binomial solo puede tener dos valores (1/0), ¿cómo puede …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

Me he encontrado con tres propuestas para tratar la sobredispersión en una variable de respuesta de Poisson y un modelo de inicio de efectos fijos: Use un cuasi modelo; Use GLM binomial negativo; Use un modelo mixto con un efecto aleatorio a nivel de sujeto. ¿Pero cuál elegir realmente y …

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Al modelar datos de recuento de reclamos en un entorno de seguro, comencé con Poisson pero luego noté una sobredispersión. Un Cuasi-Poisson mejor modeló la mayor relación media-varianza que el Poisson básico, pero noté que los coeficientes eran idénticos en los modelos Poisson y Cuasi-Poisson. Si esto no es un …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Me he encontrado con una serie de preguntas prácticas al modelar datos de conteo de investigaciones experimentales utilizando un experimento dentro del sujeto. Describo brevemente el experimento, los datos y lo que he hecho hasta ahora, seguido de mis preguntas. Se mostraron cuatro películas diferentes a una muestra de encuestados …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

Tengo el siguiente modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... y este es el resultado resumido. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Estoy buscando modelar algunos datos, pero no estoy seguro de qué tipo de modelo puedo usar. Tengo datos de conteo y quiero un modelo que proporcione estimaciones paramétricas tanto de la media como de la varianza de los datos. Es decir, tengo varios factores predictivos y quiero determinar si alguno …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion