Je crée des GLM de Poisson dans R. Pour vérifier la surdispersion, je regarde le rapport entre la déviance résiduelle et les degrés de liberté fournis par summary(model.name). Existe-t-il une valeur seuil ou un test pour que ce rapport soit considéré comme "significatif"? Je sais que si c'est>...
Je veux adapter un GLMM à plusieurs niveaux avec une distribution de Poisson (avec sur-dispersion) en utilisant R. En ce moment j'utilise lme4 mais j'ai remarqué que récemment la quasipoissonfamille a été supprimée. J'ai vu ailleurs que vous pouvez modéliser une surdispersion additive pour les...
J'espère que quelqu'un pourra fournir un aperçu intuitif de ce qu'est la distribution quasi-binomiale et de ce qu'elle fait. Je suis particulièrement intéressé par ces points: En quoi le quasibinôme diffère de la distribution binomiale. Lorsque la variable de réponse est une proportion (les valeurs...
J'essaie de modéliser les données de comptage dans R qui sont apparemment sous-dispersées (paramètre de dispersion ~ 0,40). C'est probablement pourquoi un modèle binomial ( ) glmavec family = poissonou négatif glm.nbn'est pas significatif. Quand je regarde les descriptions de mes données, je n'ai...
Quelle est la stratégie appropriée pour décider quel modèle utiliser avec les données de comptage? J'ai des données de comptage que j'ai besoin de modéliser en tant que modèle à plusieurs niveaux et il m'a été recommandé (sur ce site) que la meilleure façon de le faire soit par le biais de bogues...
J'ai des données de comptage (analyse de l'offre / de la demande avec le nombre de clients, en fonction - éventuellement - de nombreux facteurs) J'ai essayé une régression linéaire avec des erreurs normales, mais mon tracé QQ n'est pas vraiment bon. J'ai essayé une transformation logarithmique de...
J'ai souvent vu les conseils pour vérifier si un ajustement du modèle de Poisson est trop dispersé, ce qui implique de diviser la déviance résiduelle par les degrés de liberté. Le rapport résultant doit être "environ 1". La question est de savoir de quelle plage parlons-nous pour "approximative" -...
Le phénomène de «sur-dispersion» dans un GLM survient chaque fois que nous utilisons un modèle qui restreint la variance de la variable de réponse, et les données présentent une variance plus grande que la restriction du modèle ne le permet. Cela se produit généralement lors de la modélisation des...
Si j'ai un système de classement par étoiles où les utilisateurs peuvent exprimer leur préférence pour un produit ou un article, comment puis-je détecter statistiquement si les votes sont très "divisés". Cela signifie, même si la moyenne est de 3 sur 5, pour un produit donné, comment puis-je...
J'ai un ensemble de données que je m'attendrais à suivre une distribution de Poisson, mais il est sur-dispersé d'environ 3 fois. À l'heure actuelle, je modélise cette overdispersion en utilisant quelque chose comme le code suivant dans R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist =...
J'essaie de comprendre le concept de surdispersion dans la régression logistique. J'ai lu que la surdispersion se produit lorsque la variance observée d'une variable de réponse est supérieure à celle attendue de la distribution binomiale. Mais si une variable binomiale ne peut avoir que deux...
J'ai le modèle suivant: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... et voici la sortie récapitulative. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare...
J'ai rencontré trois propositions pour traiter la surdispersion dans une variable de réponse de Poisson et un modèle de départ à effets fixes: Utilisez un quasi modèle; Utiliser un GLM binomial négatif; Utilisez un modèle mixte avec un effet aléatoire au niveau du sujet. Mais lequel choisir...
Je cherche à modéliser certaines données, mais je ne sais pas quel type de modèle je peux utiliser. J'ai des données de comptage et je veux un modèle qui donnera des estimations paramétriques de la moyenne et de la variance des données. Autrement dit, j'ai divers facteurs prédictifs et je veux...
J'ai rencontré un certain nombre de questions pratiques lors de la modélisation des données de comptage issues de la recherche expérimentale à l'aide d'une expérience intra-sujet. Je décris brièvement l'expérience, les données et ce que j'ai fait jusqu'à présent, suivi de mes questions. Quatre...
En modélisant les données du nombre de sinistres dans un environnement d'assurance, j'ai commencé avec Poisson mais j'ai ensuite remarqué une surdispersion. Un Quasi-Poisson modélisait mieux la relation moyenne-variance plus élevée que le Poisson de base, mais j'ai remarqué que les coefficients...
J'effectuais une régression de Poisson en SAS et j'ai découvert que la valeur du chi carré de Pearson divisée par les degrés de liberté était d'environ 5, indiquant une surdispersion significative. J'ai donc ajusté un modèle binomial négatif avec proc genmod et j'ai trouvé que la valeur du chi...
Il semble qu'il y ait quelque chose dans notre compréhension humaine qui crée des difficultés à saisir intuitivement l'idée de variance. Dans un sens étroit, la réponse est immédiate: la quadrature nous rejette de notre compréhension réflexive. Mais, est-ce seulement la variance qui pose problème,...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
Comment puis-je quantifier la quantité de dispersion dans un vecteur de décompte de mots? Je recherche une statistique qui sera élevée pour le document A, car elle contient de nombreux mots différents qui se produisent rarement, et faible pour le document B, car elle contient un mot (ou quelques...