A regressão de Poisson é um dos vários modelos de regressão para variáveis dependentes que são contagens (números inteiros não negativos). Um modelo mais geral é a regressão binomial negativa. Ambos têm inúmeras variantes.
Quais gráficos de diagnóstico (e talvez testes formais) você considera mais informativos para regressões em que o resultado é uma variável de contagem? Estou especialmente interessado em Poisson e nos modelos binomiais negativos, bem como nos modelos com inflado zero e obstáculos de cada um. A...
Alguém sabe por que o deslocamento em uma regressão de Poisson é usado? O que você consegue com
Notei que em R, Poisson e regressões binomiais negativas (RN) sempre parecem se encaixar nos mesmos coeficientes para preditores categóricos, mas não contínuos. Por exemplo, aqui está uma regressão com um preditor categórico: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension,...
Entendo que, para determinados conjuntos de dados, como a votação, ele tem um desempenho melhor. Por que a regressão de Poisson é usada sobre regressão linear comum ou regressão logística? Qual é a motivação matemática para
Estou tentando ajustar dados com um GLM (regressão de Poisson) em R. Quando plotei os resíduos versus os valores ajustados, o gráfico criou múltiplas "linhas" (quase lineares com uma ligeira curva côncava). O que isto significa? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income...
Eu tenho uma pergunta sobre semântica na qual gostaria que as opiniões de colegas estatísticos. Sabemos que modelos como logística, Poisson etc. se enquadram nos modelos lineares generalizados. O modelo inclui funções não lineares dos parâmetros, que por sua vez podem ser modelados usando a...
Estou tentando ajustar modelos lineares generalizados a alguns conjuntos de dados de contagem que podem ou não estar superdispersos. As duas distribuições canônicas que se aplicam aqui são o Poisson e o Binomial Negativo (Negbin), com EV e variânciaμμ\mu Va rP= μVarP=μVar_P = \mu Va rNB= μ +...
Estou tentando fazer um layout para mim mesmo quando é apropriado usar qual tipo de regressão (geométrico, Poisson, binomial negativo) com dados de contagem, dentro da estrutura GLM (apenas 3 das 8 distribuições GLM são usadas para dados de contagem, embora a maioria do que Eu li centros em torno...
Versão curta: Sabemos que a regressão logística e a regressão probit podem ser interpretadas como envolvendo uma variável latente contínua que é discretizada de acordo com algum limite fixo antes da observação. Existe uma interpretação variável latente semelhante disponível para, por exemplo,...
Preciso de alguns conselhos sobre dois dilemas principais da minha pesquisa, que é um estudo de caso de três grandes produtos farmacêuticos e inovação. O número de patentes por ano é a variável dependente. Minhas perguntas são Quais são os critérios mais importantes para um bom modelo? O que é...
Recentemente, descobri como modelar exposições ao longo do tempo usando o log de (por exemplo) tempo como um deslocamento em uma regressão de Poisson. Entendi que o deslocamento corresponde a ter o tempo como covariável com o coeficiente 1. Eu gostaria de entender melhor a diferença entre usar o...
Estou tentando ajustar uma regressão para explicar o número de homicídios em cada distrito de uma cidade. Embora eu saiba que meus dados seguem uma distribuição Poisson, tentei ajustar um OLS como este: l o g( y+ 1 ) = α + βX+ ϵeuog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon Então, eu...
Estou realmente impressionado com o fato de o Poisson GLM aceitar números não inteiros! Veja: Dados (conteúdo 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 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm...
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 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...
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...
Eu só queria saber se a regressão de Poisson tem um termo de erro? Uma regressão de Poisson pode ter efeitos aleatórios e um termo de erro? Estou confuso sobre esse ponto. Na regressão logística, não há termo de erro porque sua variável de resultado é binária. Esse é o único modelo de glm que não...
Suponha que são independentes eY=(Y1,…,Yn)′Y=(Y1,...,Yn)′ \textbf{Y} = (Y_1, \dots, Y_n)' Yi=0Yi=kwith probability pi+(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} \...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 5 anos . Call: glm(formula = darters ~ river + pH +...
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...