Questions marquées «poisson-regression»

La régression de Poisson est l'un des nombreux modèles de régression pour les variables dépendantes qui sont des nombres (entiers non négatifs). Un modèle plus général est la régression binomiale négative. Les deux ont de nombreuses variantes.

23
Modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.?

J'ai une question sur la sémantique sur laquelle j'aimerais avoir l'avis de mes collègues statisticiens. Nous savons que des modèles tels que la logistique, Poisson, etc. tombent sous l'égide de modèles linéaires généralisés. Le modèle comprend des fonctions non linéaires des paramètres, qui...

21
Pourquoi le quasi-Poisson en GLM n'est-il pas traité comme un cas particulier de binôme négatif?

J'essaie d'adapter les modèles linéaires généralisés à certains ensembles de données de comptage qui pourraient ou non être sur-dispersés. Les deux distributions canoniques qui s'appliquent ici sont le binôme de Poisson et négatif (Negbin), avec EV et varianceμμ\mu Vun rP= μVunerP=μVar_P = \mu Vun...

16
Quand quelqu'un dit que la déviance résiduelle / df devrait ~ 1 pour un modèle de Poisson, quelle est approximative approximative?

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" -...

14
Régression de Poisson gonflée zéro

Supposons que sont indépendants etY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,…,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Ouije= 0Ouije= kavec probabilité p je+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi=0with probability pi+(1−pi)e−λiYi=kwith probability (1−pi)e−λiλik/k!\eqalign{ Y_i = 0 & \text{with probability} \...

13
Package GBM vs Caret utilisant GBM

J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...