Estou criando Poisson GLMs em R. Para verificar se há sobredispersão, estou analisando a proporção de desvio residual para graus de liberdade fornecidos por summary(model.name). Existe um valor de corte ou teste para que essa proporção seja considerada "significativa"? Eu sei que se for> 1, os...
Quero ajustar um GLMM multinível com uma distribuição Poisson (com excesso de dispersão) usando R. No momento, estou usando o lme4, mas notei que recentemente a quasipoissonfamília foi removida. Já vi em outro lugar que você pode modelar a super dispersão aditiva para distribuições binomiais...
Espero que alguém possa fornecer uma visão geral intuitiva do que é distribuição quase-binomial e o que ela faz. Estou particularmente interessado nestes pontos: Como o quasibinomial difere da distribuição binomial. Quando a variável de resposta é uma proporção (os valores de exemplo incluem...
Estou tentando modelar dados de contagem em R que aparentemente estão sub-dispersos (parâmetro de dispersão ~ 0,40). Este é provavelmente por isso que um glmcom family = poissonou um binômio negativo ( glm.nbmodelo) não são significativas. Quando olho para as descrições dos meus dados, não tenho a...
Qual é a estratégia apropriada para decidir qual modelo usar com os dados de contagem? Tenho dados de contagem que preciso modelar como modelo multinível e me foi recomendado (neste site) que a melhor maneira de fazer isso é através de bugs ou MCMCglmm. No entanto, ainda estou tentando aprender...
Eu tenho dados de contagem (análise de demanda / oferta com número de clientes, dependendo - possivelmente - de muitos fatores). Tentei uma regressão linear com erros normais, mas meu gráfico QQ não é realmente bom. Tentei uma transformação de log da resposta: mais uma vez, QQ-plot ruim. Então...
Eu sempre vi o conselho para verificar se um ajuste do modelo de Poisson está ou não disperso em excesso, envolvendo a divisão do desvio residual pelos graus de liberdade. A proporção resultante deve ser "aproximadamente 1". A questão é de qual faixa estamos falando para "aproximado" - qual é a...
Eu tenho um conjunto de dados que eu esperaria seguir uma distribuição de Poisson, mas ele é superdisperso em cerca de 3 vezes. No momento, estou modelando essa superdispersão usando algo como o código a seguir em R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist...
Se eu tiver um sistema de classificação por estrelas em que os usuários possam expressar sua preferência por um produto ou item, como posso detectar estatisticamente se os votos estão altamente "divididos". Ou seja, mesmo que a média seja 3 de 5, para um determinado produto, como posso detectar se...
O fenômeno de 'super dispersão' em um GLM surge sempre que usamos um modelo que restringe a variação da variável de resposta, e os dados exibem uma variação maior do que a restrição do modelo permite. Isso ocorre geralmente ao modelar dados de contagem usando um Poisson GLM, e pode ser...
Estou tentando entender o conceito de super-dispersão na regressão logística. Eu li que a super-dispersão ocorre quando a variação observada de uma variável de resposta é maior do que seria esperado da distribuição binomial. Mas se uma variável binomial pode ter apenas dois valores (1/0), como...
Na modelagem de dados de contagem de solicitações em um ambiente de seguro, comecei com Poisson, mas depois notei superdispersão. Um Quasi-Poisson modelou melhor a maior relação média-variância que o Poisson básico, mas notei que os coeficientes eram idênticos nos modelos de Poisson e...
Eu me deparei com várias questões práticas ao modelar dados de contagem de pesquisas experimentais usando um experimento dentro do assunto. Descrevo brevemente o experimento, os dados e o que fiz até agora, seguidos pelas minhas perguntas. Quatro filmes diferentes foram exibidos para uma amostra...
Encontrei três propostas para lidar com a super-dispersão em uma variável de resposta de Poisson e um modelo inicial de efeitos fixos: Use um modelo quase; Use GLM binomial negativo; Use um modelo misto com um efeito aleatório no nível de assunto. Mas qual escolher, e por quê? Existe algum...
Eu tenho o seguinte modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... e esta é a saída resumida. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 +...
Estou procurando modelar alguns dados, mas não tenho certeza de que tipo de modelo posso usar. Tenho dados de contagem e quero um modelo que forneça estimativas paramétricas da média e da variância dos dados. Ou seja, tenho vários fatores preditivos e quero determinar se algum deles influencia a...
Eu estava realizando uma regressão de Poisson no SAS e descobri que o valor do qui-quadrado de Pearson dividido pelos graus de liberdade era de cerca de 5, indicando uma super-dispersão significativa. Então, eu ajustei um modelo binomial negativo com proc genmod e descobri que o valor do...
Parece haver algo em nosso entendimento humano que cria dificuldades em compreender intuitivamente a idéia de variação. Num sentido estrito, a resposta é imediata: a quadratura nos afasta da nossa compreensão reflexiva. Mas, é apenas a variação que apresenta problemas ou é toda a idéia de espalhar...
Como quantificar a quantidade de dispersão em um vetor de contagem de palavras? Estou procurando uma estatística que seja alta para o documento A, porque contém muitas palavras diferentes que ocorrem com pouca frequência e baixa para o documento B, porque contém uma palavra (ou algumas palavras)...
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois...