Pytania otagowane jako quasi-likelihood

2
Co to jest rozkład quasi-dwumianowy (w kontekście GLM)?
Mam nadzieję, że ktoś zapewni intuicyjny przegląd tego, czym jest dystrybucja quasibinomial i co robi. Szczególnie interesują mnie następujące punkty: Jak quasibinomial różni się od rozkładu dwumianowego. Gdy zmienna odpowiedzi jest proporcją (przykładowe wartości obejmują 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), model quasibinomial będzie działał w R, ale model dwumianowy nie. Dlaczego …
1
Dlaczego quasi-Poissona w GLM nie traktuje się jako specjalnego przypadku ujemnego dwumianu?
Próbuję dopasować uogólnione modele liniowe do niektórych zestawów danych zliczania, które mogą być rozproszone lub nie. Dwa obowiązujące tutaj rozkłady kanoniczne to Poisson i ujemny dwumianowy (Negbin), z EV i wariancjąμμ\mu V.rP.= μVarP=μVar_P = \mu V.rN.b= μ + μ2)θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu + \frac{\mu^2}{\theta} który może być wyposażony w R z …
3
Pomysł i intuicja za quasi-maksymalnym oszacowaniem prawdopodobieństwa (QMLE)
Pytanie (pytania): Jaki jest pomysł i intuicja za quasi-maksymalnym oszacowaniem prawdopodobieństwa (QMLE; znany również jako pseudo maksymalne oszacowanie prawdopodobieństwa, PMLE)? Co sprawia, że ​​estymator działa, gdy faktyczny rozkład błędów nie odpowiada założonemu rozkładowi błędów? Strona Wikipedii dla QMLE jest w porządku (krótki, intuicyjny, do punktu), ale mogę użyć trochę więcej …
2
Poissona czy quasi-poissona w regresji z danymi zliczania i nadmierną dyspersją?
Mam dane zliczania (analiza popytu / oferty z liczbą klientów, w zależności od - być może - wielu czynników). Próbowałem regresji liniowej z normalnymi błędami, ale mój wykres QQ nie jest naprawdę dobry. Próbowałem przekształcić log odpowiedzi: po raz kolejny zły wykres QQ. Więc teraz próbuję regresji za pomocą błędów …
2
Czy testy nadmiernej dyspersji w GLM są * przydatne *?
Zjawisko „nadmiernej dyspersji” w GLM powstaje za każdym razem, gdy używamy modelu, który ogranicza wariancję zmiennej odpowiedzi, a dane wykazują większą wariancję, niż pozwala na to ograniczenie modelu. Zdarza się to często podczas modelowania danych zliczeniowych przy użyciu Poissona GLM i można je zdiagnozować za pomocą dobrze znanych testów. Jeśli …
1
Jaka jest różnica między regresją logistyczną a regresją ułamkową?
O ile mi wiadomo, różnica między modelem logistycznym a modelem odpowiedzi ułamkowej (frm) polega na tym, że zmienna zależna (Y), w której frm wynosi [0,1], ale logistyka to {0, 1}. Ponadto, frm używa estymatora quasi-prawdopodobieństwa do określenia jego parametrów. Zwykle możemy użyć glmdo uzyskania modeli logistycznych przez glm(y ~ x1+x2, …
1
Jak radzić sobie z nadmierną dyspersją w regresji Poissona: quasi-prawdopodobieństwo, ujemny dwumianowy GLM lub efekt losowy na poziomie podmiotu?
Natknąłem się na trzy propozycje rozwiązania problemu nadmiernej dyspersji w zmiennej odpowiedzi Poissona i modelu początkowym o ustalonych efektach: Użyj modelu quasi; Użyj ujemnego dwumianowego GLM; Użyj modelu mieszanego z losowym efektem na poziomie przedmiotu. Ale co właściwie wybrać i dlaczego? Czy jest wśród nich jakieś rzeczywiste kryterium?
1
Identyczne współczynniki oszacowane w modelu Poissona vs Quasi-Poissona
W modelowaniu danych dotyczących liczby roszczeń w środowisku ubezpieczeniowym zacząłem od Poissona, ale zauważyłem nadmierną dyspersję. Quasi-Poisson lepiej modelował większy związek średniej wariancji niż podstawowy Poisson, ale zauważyłem, że współczynniki były identyczne zarówno w modelach Poissona, jak i Quasi-Poissona. Jeśli to nie jest błąd, dlaczego tak się dzieje? Jakie są …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.