Estoy creando GLM de Poisson en R. Para verificar la dispersión excesiva, estoy mirando la relación de desviación residual a grados de libertad proporcionada por summary(model.name). ¿Existe un valor de corte o prueba para que esta relación se considere "significativa"? Sé que si es> 1, los...
Quiero ajustar un GLMM multinivel con una distribución de Poisson (con sobredispersión) usando R. En este momento estoy usando lme4 pero noté que recientemente la quasipoissonfamilia fue eliminada. He visto en otras partes que puede modelar la sobredispersión aditiva para distribuciones binomiales...
Espero que alguien pueda proporcionar una visión general intuitiva de qué es la distribución cuasibinomial y qué hace. Estoy particularmente interesado en estos puntos: Cómo el cuasibinomio difiere de la distribución binomial. Cuando la variable de respuesta es una proporción (los valores de...
Estoy tratando de modelar datos de conteo en R que aparentemente están poco dispersos (Parámetro de dispersión ~ .40). Esta es probablemente la razón por la cual un modelo binomial ( ) glmcon family = poissono negativo glm.nbno es significativo. Cuando miro los descriptivos de mis datos, no tengo...
¿Cuál es la estrategia adecuada para decidir qué modelo usar con los datos de conteo? Tengo datos de recuento que necesito modelar como modelo multinivel y me recomendaron (en este sitio) que la mejor manera de hacerlo es a través de errores o MCMCglmm. Sin embargo, todavía estoy tratando de...
Tengo datos de recuento (análisis de demanda / oferta con recuento de clientes, dependiendo de, posiblemente, muchos factores). Intenté una regresión lineal con errores normales, pero mi diagrama QQ no es realmente bueno. Intenté una transformación logarítmica de la respuesta: una vez más, mal...
A menudo he visto consejos para verificar si un ajuste del modelo de Poisson se dispersa en exceso o no, lo que implica dividir la desviación residual entre los grados de libertad. La relación resultante debe ser "aproximadamente 1". La pregunta es de qué rango estamos hablando para "aproximados":...
El fenómeno de 'sobredispersión' en un GLM surge cada vez que usamos un modelo que restringe la varianza de la variable de respuesta, y los datos exhiben una mayor varianza de la que permite la restricción del modelo. Esto ocurre comúnmente cuando se modelan datos de conteo utilizando un Poisson...
Si tengo un sistema de clasificación por estrellas donde los usuarios pueden expresar su preferencia por un producto o artículo, ¿cómo puedo detectar estadísticamente si los votos están altamente "divididos"? Es decir, incluso si el promedio es 3 de 5, para un producto dado, ¿cómo puedo detectar si...
Tengo un conjunto de datos que esperaría seguir una distribución de Poisson, pero se dispersa en exceso aproximadamente 3 veces. Actualmente, estoy modelando esta sobredispersión usando algo como el siguiente código en R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist =...
Estoy tratando de entender el concepto de sobredispersión en regresión logística. He leído que la sobredispersión es cuando la varianza observada de una variable de respuesta es mayor de lo que se esperaría de la distribución binomial. Pero si una variable binomial solo puede tener dos valores...
Tengo el siguiente modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... y este es el resultado resumido. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 +...
Me he encontrado con tres propuestas para tratar la sobredispersión en una variable de respuesta de Poisson y un modelo de inicio de efectos fijos: Use un cuasi modelo; Use GLM binomial negativo; Use un modelo mixto con un efecto aleatorio a nivel de sujeto. ¿Pero cuál elegir realmente y por...
Estoy buscando modelar algunos datos, pero no estoy seguro de qué tipo de modelo puedo usar. Tengo datos de conteo y quiero un modelo que proporcione estimaciones paramétricas tanto de la media como de la varianza de los datos. Es decir, tengo varios factores predictivos y quiero determinar si...
Me he encontrado con una serie de preguntas prácticas al modelar datos de conteo de investigaciones experimentales utilizando un experimento dentro del sujeto. Describo brevemente el experimento, los datos y lo que he hecho hasta ahora, seguido de mis preguntas. Se mostraron cuatro películas...
Al modelar datos de recuento de reclamos en un entorno de seguro, comencé con Poisson pero luego noté una sobredispersión. Un Cuasi-Poisson mejor modeló la mayor relación media-varianza que el Poisson básico, pero noté que los coeficientes eran idénticos en los modelos Poisson y Cuasi-Poisson. Si...
Estaba realizando una regresión de Poisson en SAS y descubrí que el valor de chi-cuadrado de Pearson dividido por los grados de libertad era de alrededor de 5, lo que indica una sobredispersión significativa. Entonces, ajusté un modelo binomial negativo con proc genmod y encontré que el valor de...
Parece haber algo en nuestra comprensión humana que crea dificultades para comprender intuitivamente la idea de variación. En un sentido estricto, la respuesta es inmediata: la cuadratura nos saca de nuestra comprensión reflexiva. Pero, ¿es solo la varianza la que presenta problemas, o es la idea...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...
¿Cómo puedo cuantificar la cantidad de dispersión en un vector de recuento de palabras? Estoy buscando una estadística que sea alta para el documento A, porque contiene muchas palabras diferentes que ocurren con poca frecuencia, y baja para el documento B, porque contiene una palabra (o algunas...