প্রশ্ন ট্যাগ «poisson-regression»

ফলাফলগুলি একটি গণনার পরিবর্তনশীল যেখানে অবস্থাগুলির জন্য আপনি ডায়াগনস্টিক প্লটগুলি (এবং সম্ভবত আনুষ্ঠানিক পরীক্ষা) সর্বাধিক তথ্যবহুল খুঁজে পান? আমি বিশেষ করে পোইসন এবং নেতিবাচক দ্বিপদী মডেলগুলির পাশাপাশি প্রতিটিগুলির শূন্য-স্ফীত এবং প্রতিবন্ধক অংশগুলিতে আগ্রহী। আমি যে উত্সগুলি পেয়েছি তার বেশিরভাগই এই প্লটগুলির "কী" দেখতে হবে তা নিয়ে আলোচনা না করেই বনাম …

88 generalized-linear-model  residuals  negative-binomial  zero-inflation  poisson-regression 

কেউ কি জানেন যে পইসন রিগ্রেশনটিতে অফসেট ব্যবহার করা হয় কেন? এর মাধ্যমে আপনি কী অর্জন করবেন?

67 poisson-regression  offset 

আমি লক্ষ করেছি যে আর, পোইসন এবং নেতিবাচক দ্বিপদী (এনবি) রিগ্রেশনগুলি সর্বদা শ্রেণিবদ্ধ, তবে ধারাবাহিক নয়, ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের জন্য একই গুণফলের সাথে মানায়। উদাহরণস্বরূপ, এখানে একটি শ্রেণিবদ্ধ ভবিষ্যদ্বাণীটির সাথে একটি প্রতিরোধ এখানে রয়েছে: data(warpbreaks) library(MASS) rs1 = glm(breaks ~ tension, data=warpbreaks, family="poisson") rs2 = glm.nb(breaks ~ tension, data=warpbreaks) #compare coefficients cbind("Poisson"=coef(rs1), …

38 regression  negative-binomial  poisson-regression 

আমি বুঝতে পারি যে ভোটদানের মতো নির্দিষ্ট ডেটাসেটের জন্য এটি আরও ভাল সম্পাদন করে। পোইসন রিগ্রেশন সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন বা লজিস্টিক রিগ্রেশন কেন ব্যবহার করা হয়? এর গাণিতিক প্রেরণা কী?

33 count-data  poisson-regression 

আমি আর-তে একটি জিএলএম (পোয়েসন রিগ্রেশন) দিয়ে ডেটা ফিট করার চেষ্টা করছি When এটার মানে কি? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor + freerepa + illness + actdays + hscore + chcond1 + chcond2, family=poisson, data=dvisits) plot(modl)

25 r  self-study  generalized-linear-model  poisson-regression 

শব্দার্থবিজ্ঞান সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে যা সম্পর্কে আমি সহসংখ্যক পরিসংখ্যানবিদদের মতামত চাই। আমরা জানি যে লজিস্টিক, পইসন ইত্যাদি মডেলগুলি সাধারণীকরণিত রৈখিক মডেলের ছত্রছায়ায় পড়ে। মডেলটিতে পরামিতিগুলির ননলাইনার ফাংশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা যথাযথ লিঙ্ক ফাংশনটি ব্যবহার করে লিনিয়ার মডেল কাঠামোটি ব্যবহার করে মডেল করা যেতে পারে। আমি ভাবছি যে আপনি …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

সংক্ষিপ্ত সংস্করণ: আমরা জানি যে লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং প্রবিট রিগ্রেশনকে পর্যবেক্ষণের আগে কিছু স্থির প্রান্ত অনুসারে অবিচ্ছিন্ন সুপ্ত পরিবর্তনশীল জড়িত হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। পিসন রিগ্রেশন এর জন্য কি একই রকম সুপ্ত পরিবর্তনশীল ব্যাখ্যা পাওয়া যায়? দ্বিপদী রিগ্রেশন (যেমন লজিট বা প্রবাইটের মতো) কীভাবে হবে যখন দুটিরও বেশি পৃথক …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

আমি নিজের জন্য লেআউট করার চেষ্টা করছি যখন জিএলএম কাঠামোর মধ্যে গণনা তথ্য সহ কোন রিগ্রেশন টাইপ (জ্যামিতিক, পোইসন, নেতিবাচক দ্বিপদী) ব্যবহার করা উপযুক্ত (8 জিএলএম বিতরণের মধ্যে মাত্র 3 টি গণনা ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়, যদিও বেশিরভাগ কি আমি নেতিবাচক দ্বিপদী এবং পোইসন বিতরণের আশেপাশে কেন্দ্রগুলি পড়েছি)। গণনা তথ্যের …

21 generalized-linear-model  negative-binomial  count-data  poisson-regression  zero-inflation 

আমি সাধারণ রৈখিক মডেলগুলি গণনার উপাত্তের কয়েকটি সেটের সাথে ফিট করার চেষ্টা করছি যা হয়তো বা অতিরঞ্জিত হতে পারে। এখানে প্রযোজনীয় দুটি বিতরণ হ'ল পোইসন এবং নেগেটিভ বোনোমিয়াল (নেগবিন), ইভি μμ\mu এবং বৈকল্পিক সহ ভীএকটি আরপি= μভীএকটিRপি=μVar_P = \mu ভীএকটি আরএনবি= μ + μ2θভীএকটিRএনবি=μ+ +μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} যা …

21 r  generalized-linear-model  negative-binomial  poisson-regression  quasi-likelihood 

আমার গবেষণায় দুটি প্রধান দ্বিধা সম্পর্কে আমার কিছু পরামর্শ দরকার, এটি 3 টি বড় ফার্মাসিউটিক্যালস এবং উদ্ভাবনের কেস স্টাডি। প্রতি বছর পেটেন্টের সংখ্যা নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল। আমার প্রশ্নগুলি হয় একটি ভাল মডেল জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড কি কি? আরও / কম গুরুত্বপূর্ণ কি? এটি কি বেশিরভাগ বা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলি উল্লেখযোগ্য হবে? …

19 regression  generalized-linear-model  linear-model  goodness-of-fit  poisson-regression 

আমি প্রতিটি শহরের প্রতিটি জেলায় হত্যাকাণ্ডের সংখ্যা ব্যাখ্যা করতে একটি রিগ্রেশন ফিট করার চেষ্টা করছি। যদিও আমি জানি যে আমার ডেটা একটি পয়সন বিতরণ অনুসরণ করে, তবে আমি এই জাতীয় কোনও ওএলএস ফিট করার চেষ্টা করেছি: log(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1)=α+βX+ϵlog(y+1) = \alpha + \beta X + \epsilon তারপরে, আমি একটি পয়েসন রিগ্রেশনও চেষ্টা …

18 regression  least-squares  poisson-regression 

আমি সম্প্রতি আবিষ্কার করেছি কীভাবে সময়ের সাথে সাথে এক্সপ্লোরের মডেল করতে পারি (উদাহরণস্বরূপ) লয়েস পয়েসন রিগ্রেশনটিতে অফসেট হিসাবে ব্যবহার করে। আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে অফসেটটি সহগ 1 সহ কোভারিয়েট হিসাবে সময় থাকার সাথে সম্পর্কিত। আমি একটি অফসেট হিসাবে বা একটি সাধারণ কোভারিয়েট হিসাবে সময় ব্যবহার করার মধ্যে পার্থক্যটি আরও ভালভাবে …

18 poisson-regression  predictor  offset 

পোইসন জিএলএম অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা গ্রহণ করে আমি সত্যিই হতবাক! দেখুন: ডেটা (বিষয়বস্তু 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 আর স্ক্রিপ্ট: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

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