Preguntas etiquetadas con poisson-regression

¿Qué gráficos de diagnóstico (y quizás pruebas formales) encuentra más informativos para las regresiones en las que el resultado es una variable de conteo? Estoy especialmente interesado en los modelos binomiales de Poisson y negativos, así como en sus homólogos inflados a cero y obstáculos de cada uno. La mayoría …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

¿Alguien sabe por qué se utiliza la compensación en una regresión de Poisson? ¿Qué logras con esto?

67 poisson-regression  offset 

He notado que en R, Poisson y las regresiones binomiales negativas (NB) siempre parecen ajustarse a los mismos coeficientes para predictores categóricos, pero no continuos. Por ejemplo, aquí hay una regresión con un predictor categórico: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

Entiendo que para ciertos conjuntos de datos, como votar, funciona mejor. ¿Por qué se usa la regresión de Poisson sobre la regresión lineal ordinaria o la regresión logística? ¿Cuál es la motivación matemática para ello?

33 count-data  poisson-regression 

Estoy tratando de ajustar los datos con un GLM (regresión de Poisson) en R. Cuando graficé los residuos frente a los valores ajustados, el gráfico creó múltiples "líneas" (casi lineales con una ligera curva cóncava). ¿Qué significa esto? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income …

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

Tengo una pregunta sobre la semántica sobre la que me gustaría la opinión de otros estadísticos. Sabemos que modelos como el logístico, Poisson, etc. se encuentran bajo el paraguas de modelos lineales generalizados. El modelo incluye funciones no lineales de los parámetros, que a su vez pueden modelarse utilizando el …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Version corta: Sabemos que la regresión logística y la regresión probit pueden interpretarse como una variable latente continua que se discretiza de acuerdo con un umbral fijo antes de la observación. ¿Hay disponible una interpretación variable latente similar para, por ejemplo, la regresión de Poisson? ¿Qué tal para la regresión …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

Estoy tratando de diseñar por mí mismo cuando es apropiado usar qué tipo de regresión (geométrica, Poisson, binomial negativa) con datos de recuento, dentro del marco GLM (solo 3 de las 8 distribuciones GLM se usan para datos de recuento, aunque la mayoría de lo que He leído centros alrededor …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

Estoy tratando de ajustar modelos lineales generalizados a algunos conjuntos de datos de conteo que pueden o no estar dispersos. Las dos distribuciones canónicas que se aplican aquí son Poisson y Binomial Negativo (Negbin), con EV y varianza.μμ\mu Vun rPAGS= μVarP=μVar_P = \mu Vun rnortesi= μ + μ2θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

Necesito algunos consejos sobre dos dilemas principales en mi investigación, que es un estudio de caso de 3 grandes productos farmacéuticos e innovación. El número de patentes por año es la variable dependiente. Mis preguntas son ¿Cuáles son los criterios más importantes para un buen modelo? ¿Qué es más / …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

Estoy tratando de ajustar una regresión para explicar el número de homicidios en cada distrito de una ciudad. Aunque sé que mis datos siguen una distribución de Poisson, intenté ajustar un OLS como este: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Luego, también probé (¡por supuesto!) Una regresión de …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

Recientemente descubrí cómo modelar exposiciones a lo largo del tiempo utilizando el registro de (p. Ej.) Tiempo como compensación en una regresión de Poisson. Comprendí que el desplazamiento corresponde a tener el tiempo como covariable con el coeficiente 1. Me gustaría entender mejor la diferencia entre usar el tiempo como …

18 poisson-regression  predictor  offset 

¡Estoy realmente sorprendido por el hecho de que Poisson GLM acepta números no enteros! Mira: Datos (contenido de data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R script: t <- read.table("data.txt") names(t) <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

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