0s excessivos em uma variável em comparação com uma distribuição de referência especificada. As abordagens de regressão incluem modelos inflados a zero e modelos de obstáculos (2 partes). Para dados de contagem, são comuns modelos inflados a zero e obstáculos com base em Poisson ou em distribuições binomiais negativas (ZIP / ZINB e HP / HNB).
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...
Gostaria de saber se existe uma diferença clara entre as chamadas distribuições infladas com zero (modelos) e as chamadas distribuições com obstáculo a zero (modelos)? Os termos ocorrem com bastante frequência na literatura e suspeito que não sejam os mesmos, mas você poderia me explicar a...
Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67,...
Considere um modelo de obstáculos que prevê dados de contagem yde um preditor normal x: set.seed(1839) # simulate poisson with many zeros x <- rnorm(100) e <- rnorm(100) y <- rpois(100, exp(-1.5 + x + e)) # how many zeroes? table(y == 0) FALSE TRUE 31 69 Nesse caso, tenho dados de...
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...
Eu tenho alguns dados em [0,1] que gostaria de analisar com uma regressão beta. Obviamente, algo precisa ser feito para acomodar os valores 0,1. Não gosto de modificar dados para ajustar-se a um modelo. Também não acredito que a inflação zero e 1 seja uma boa ideia, porque acredito que, neste caso,...
Estou tentando produzir um modelo para o qual tenho uma variável de resposta que é uma proporção entre 0 e 1, isso inclui alguns 0s e 1s, mas também muitos valores no meio. Estou pensando em tentar uma regressão beta. O pacote que encontrei para R (betareg) permite apenas valores entre 0 e 1, mas...
Existe um pacote que preveja a estimativa do modelo de efeitos mistos binomiais negativos inflados a zero em R? Com isso quero dizer: Inflação zero, onde você pode especificar o modelo binomial para inflação zero, como na função zeroinfl no pacote pscl: zeroinfl (y ~ X | Z, dist = "negbin") onde...
A regressão beta (ou seja, GLM com distribuição beta e geralmente a função de link de logit) é frequentemente recomendada para lidar com a resposta, também conhecida como variável dependente, recebendo valores entre 0 e 1, como frações, proporções ou probabilidades: Regressão para um resultado...
Atualmente, estou tentando aplicar um modelo linear ( family = gaussian) a um indicador de biodiversidade que não pode assumir valores inferiores a zero, é inflado a zero e é contínuo. Os valores variam de 0 a um pouco acima de 0,25. Como conseqüência, há um padrão bastante óbvio nos resíduos do...
Estou lutando para entender zero distribuições infladas. O que eles são? Qual é o objetivo? Se eu tiver dados com muitos zeros, poderia ajustar uma regressão logística primeiro, calcular a probabilidade de zeros, remover todos os zeros e ajustar uma regressão regular usando minha escolha de...
Uma distribuição Tweedie pode modelar dados assimétricos com uma massa de pontos em zero quando o parâmetro (expoente na relação média-variância) estiver entre 1 e 2.ppp Da mesma forma, um modelo inflado a zero (seja ele contínuo ou discreto) pode ter um grande número de zeros. Estou tendo...
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} \...
Estou tentando configurar um modelo de poisson inflado com zero no R e JAGS. Eu sou novo no JAGS e preciso de algumas orientações sobre como fazer isso. Eu tenho tentado com o seguinte onde y [i] é a variável observada model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i])...
Eu tenho um conjunto de dados muito pequeno sobre a abundância de abelhas solitárias que estou tendo problemas para analisar. São dados de contagem, e quase todas as contagens estão em um tratamento com a maioria dos zeros no outro tratamento. Também existem alguns valores muito altos (um em cada...
O desvio escalado, definido como D = 2 * (probabilidade logarítmica do modelo saturado menos probabilidade logarítmica do modelo ajustado), é freqüentemente usado como uma medida de qualidade de ajuste nos modelos GLM. O desvio percentual explicado, definido como [D (modelo nulo) - D (modelo...
Estou tentando executar um modelo para estimar quão bem as doenças catastróficas, como tuberculose, AIDS etc afetam os gastos com hospitalização. Eu tenho "por custo de hospitalização" como variável dependente e vários marcadores individuais como variáveis independentes, quase todos fictícios,...
Para analisar a contagem de pássaros inflada a zero, eu gostaria de aplicar modelos de contagem inflada a zero usando o pacote R pscl . No entanto, observando o exemplo fornecido na documentação para uma das principais funções ( ? Zeroinfl ), começo a duvidar de qual é a real vantagem desses...
Gostaria de testar em que regressão se encaixa melhor nos meus dados. Minha variável dependente é uma contagem e possui muitos zeros. E eu precisaria de ajuda para determinar qual modelo e família usar (poisson ou quasipoisson ou regressão de poisson inflada a zero) e como testar as...
Alguém pode mostrar como o valor esperado e a variação do Poisson inflado com zero, com função de massa de probabilidade f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0...