প্রশ্ন ট্যাগ «overdispersion»

আমি আরয়ে পোইসন জিএলএম তৈরি করছি। অতিমাত্রায় নজরদারি পরীক্ষা করার জন্য আমি প্রদত্ত স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে অবশিষ্ট অবলম্বনের অনুপাতটি দেখছি summary(model.name)। এই অনুপাতটিকে "তাৎপর্যপূর্ণ" হিসাবে বিবেচনা করার জন্য কি কোনও কাট অফ মান বা পরীক্ষা আছে? আমি জানি যে এটি যদি> 1 হয় তবে তথ্যটি অতিরঞ্জিত হয় তবে আমার অনুপাত …

44 statistical-significance  overdispersion 

আমি আর এর সাহায্যে পোইসন বিতরণ (ওভার-ডিসপ্রেসন সহ) মাল্টিলেভেল জিএলএমএম ফিট করতে চাই এই মুহুর্তে আমি lme4 ব্যবহার করছি তবে আমি লক্ষ্য করেছি যে সম্প্রতি quasipoissonপরিবারটি সরিয়ে দেওয়া হয়েছে। আমি অন্য কোথাও দেখেছি যে আপনি প্রতি পর্যবেক্ষণের জন্য এক স্তরের সাথে একটি এলোমেলো ইন্টারসেপ্ট যোগ করে দ্বিপদী বিতরণের জন্য অতিরিক্ত …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

আমি আশা করছি যে কোনওটি কোয়াসিবিনোমিয়াল বিতরণ কী এবং এটি কী করে তার একটি স্বজ্ঞাত ওভারভিউ সরবরাহ করতে পারে। আমি এই বিষয়গুলিতে বিশেষভাবে আগ্রহী: দ্বিবার্ষিক বিতরণের ক্ষেত্রে কীভাবে কুইসিবিনোমিয়াল পৃথক হয়। যখন প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীল একটি অনুপাত হয় (উদাহরণস্বরূপ মানগুলি 0.23, 0.11, 0.78, 0.98 অন্তর্ভুক্ত), একটি কাসিবিনোমিয়াল মডেল আরে চালিত হবে …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

গণনার ডেটা সহ কোন মডেলটি ব্যবহার করবেন তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য উপযুক্ত কৌশল কী? আমার কাছে মাল্টিলেভেল মডেল হিসাবে মডেল করার প্রয়োজনীয় ডেটা রয়েছে এবং এটি আমার কাছে (এই সাইটে) সুপারিশ করা হয়েছিল যে এটি করার সর্বোত্তম উপায়টি বাগ বা এমসিএমসিজিএমএমএমের মাধ্যমে। তবে আমি এখনও বেইসিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে জানার চেষ্টা …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

আমি প্রায়শই পয়েসন মডেল ফিট ফিট বা না হয় কিনা তা যাচাই করার জন্য পরামর্শটি স্বাধীনতার ডিগ্রি দ্বারা অবশিষ্টাংশের বিচ্যুতিকে বিভক্ত করার সাথে যুক্ত করেছি। ফলাফল অনুপাতটি "আনুমানিক 1" হওয়া উচিত। প্রশ্নটি হল "আনুমানিক" এর জন্য আমরা কোন পরিসরের কথা বলছি - বিকল্পের মডেল ফর্মগুলি বিবেচনা করতে অ্যালার্ম বন্ধ করা …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

আমার কাছে ডেটা গণনা রয়েছে (গ্রাহকের সংখ্যা গণনা সহ চাহিদা / অফার বিশ্লেষণ, - সম্ভবত - বহু কারণের উপর নির্ভর করে) have আমি স্বাভাবিক ত্রুটিগুলি সহ একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন চেষ্টা করেছি, তবে আমার কিউকিউ-প্লটটি আসলে ভাল নয়। আমি উত্তরের লগ রূপান্তরের চেষ্টা করেছি: আবারও খারাপ কিউকিউ-প্লট। তাই এখন, আমি পইসন …

16 count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

জিএলএম-তে 'অতি-ছড়িয়ে পড়ার' ঘটনাটি ঘটে যখনই আমরা যখন এমন কোনও মডেল ব্যবহার করি যা প্রতিক্রিয়াশীল ভেরিয়েবলের বৈকল্পিকতা সীমাবদ্ধ করে এবং মডেল সীমাবদ্ধতার চেয়ে ডেটা আরও বেশি বৈকল্পিকতা প্রদর্শন করে। এটি সাধারণত ঘটে যখন কোনও পইসন জিএলএম ব্যবহার করে গণনার ডেটা মডেলিং করা হয় এবং এটি সুপরিচিত পরীক্ষাগুলির দ্বারা নির্ণয় করা …

15 generalized-linear-model  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে যা আমি কোনও পয়সন বিতরণ অনুসরণ করতে পারি বলে আশা করি তবে এটি প্রায় 3-ভাগে অতিক্রম করে। বর্তমানে, আমি আর এই নীচের কোডটির মতো কিছু ব্যবহার করে এই ওভারডিস্পারশনটি মডেলিং করছি। ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এ ওভারডিস্পেরেশন ধারণার উপর একটি হ্যান্ডেল পাওয়ার চেষ্টা করছি। আমি পড়েছি যে যখন কোনও প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনশীলটির দ্বিপদী বিতরণ থেকে প্রত্যাশার চেয়ে বেশি হয় তখন পর্যবেক্ষণের পরিমাণটি বেশি হয়। তবে দ্বিপদী ভেরিয়েবলের কেবল দুটি মান থাকতে পারে (1/0), কীভাবে এর অর্থ ও বৈকল্পিকতা থাকতে পারে? বার্নোল্লি ট্রায়ালগুলির x সংখ্যা …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

আমি পইসন রেসপন্স ভেরিয়েবলের ওভারডিস্পেরেশন এবং সমস্ত স্থির-প্রতিক্রিয়া শুরুর মডেলটি মোকাবেলায় তিনটি প্রস্তাব পেয়েছি: একটি কোয়া মডেল ব্যবহার করুন; নেতিবাচক দ্বিপদী জিএলএম ব্যবহার করুন; বিষয়-স্তরের এলোমেলো প্রভাব সহ একটি মিশ্র মডেল ব্যবহার করুন। তবে আসলে কোনটি বেছে নেবে এবং কেন? এগুলির মধ্যে কি প্রকৃত মানদণ্ড রয়েছে?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

একটি বীমা পরিবেশে দাবি গণনা ডেটা মডেলিংয়ে, আমি পয়সন দিয়ে শুরু করেছিলাম তবে তারপরে ওভারডিস্পেরেশন লক্ষ্য করেছি। একটি কোয়াসি-পোইসন বেসিক পয়েসনের চেয়ে বৃহত্তর গড়-বৈচিত্র্য সম্পর্কের মডেলিং করেছিল, কিন্তু আমি লক্ষ্য করেছি যে সহগগুলি পয়সন এবং কোয়াসি-পোইসন উভয় মডেলগুলিতেই অভিন্ন ছিল। যদি এটি ত্রুটি না হয় তবে কেন এমন হচ্ছে? কুইস-পায়সনকে …

12 r  count-data  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

একটি বিষয়-পরীক্ষার অভ্যন্তরীণ পরীক্ষার মাধ্যমে পরীক্ষামূলক গবেষণা থেকে ডেটা মডেলিংয়ের সময় আমি বেশ কয়েকটি ব্যবহারিক প্রশ্নে অংশ নিয়েছি। আমি আমার প্রশ্নগুলি অনুসরণ করে পরীক্ষা, ডেটা এবং এ পর্যন্ত যা করেছি তা সংক্ষেপে বর্ণনা করছি। ধারাবাহিকভাবে উত্তরদাতাদের একটি নমুনায় চারটি ভিন্ন সিনেমা দেখানো হয়েছিল। প্রতিটি সিনেমার পরে একটি সাক্ষাত্কার পরিচালিত হয়েছিল …

12 generalized-linear-model  negative-binomial  glmm  poisson-regression  overdispersion 

আমার কাছে নিম্নলিখিত মডেল রয়েছে: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... এবং এটি সারাংশ আউটপুট। > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

আমি কিছু ডেটা মডেল করতে চাইছি তবে আমি কী ধরণের মডেল ব্যবহার করতে পারি তা নিশ্চিত নই। আমার কাছে ডেটা গণনা রয়েছে এবং আমি এমন একটি মডেল চাই যা ডেটা এবং তারতম্য উভয়ের প্যারামেট্রিক অনুমান দেয়। এটি হ'ল, আমার কাছে বিভিন্ন ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ কারণ রয়েছে এবং আমি নির্ধারণ করতে চাই যে …

12 variance  modeling  count-data  overdispersion  gamlss 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion