zero-inflation पर टैग किए गए जवाब

डायग्नोस्टिक प्लॉट (और शायद औपचारिक परीक्षण) क्या आप उन प्रतिगमन के लिए सबसे अधिक जानकारीपूर्ण पाते हैं जहां परिणाम एक गिनती चर है? मैं विशेष रूप से पॉइसन और नकारात्मक द्विपद मॉडल, साथ ही प्रत्येक के शून्य-फुलाया और बाधा समकक्षों में दिलचस्पी रखता हूं। अधिकांश स्रोतों को मैंने पाया है …

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

मुझे आश्चर्य है कि क्या तथाकथित शून्य-फुलाए गए वितरण (मॉडल) और तथाकथित बाधा-शून्य-वितरण (मॉडल) के बीच स्पष्ट अंतर है? साहित्य में शब्द बहुत बार आते हैं और मुझे संदेह है कि वे समान नहीं हैं, लेकिन क्या आप कृपया मुझे सरल शब्दों में अंतर समझाएंगे?

81 zero-inflation 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

yएक सामान्य भविष्यवक्ता से डेटा की भविष्यवाणी करने वाले बाधा मॉडल पर विचार करें 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 इस मामले में, …

25 r  count-data  zero-inflation 

मैं अपने लिए लेआउट की कोशिश कर रहा हूं, जब यह उचित हो कि कौन सा प्रतिगमन प्रकार (ज्यामितीय, पोइसोन, ऋणात्मक द्विपद) गिनें डेटा के साथ, GLM ढांचे के भीतर (8 GLM वितरणों में से केवल 3 का उपयोग गणना डेटा के लिए किया जाता है, हालांकि अधिकांश क्या मैंने …

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

मेरे पास [0,1] में कुछ डेटा है जिसे मैं बीटा रिग्रेशन के साथ विश्लेषण करना चाहूंगा। बेशक 0,1 मूल्यों को समायोजित करने के लिए कुछ किया जाना चाहिए। मैं एक मॉडल को फिट करने के लिए डेटा को संशोधित करना पसंद करता हूं। मैं यह भी नहीं मानता कि शून्य …

20 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

मैं एक मॉडल का उत्पादन करने की कोशिश कर रहा हूं जिसके लिए मेरे पास एक प्रतिक्रिया चर है जो 0 और 1 के बीच का अनुपात है, इसमें काफी कुछ 0 और 1 s शामिल हैं, लेकिन बीच में कई मान भी शामिल हैं। मैं बीटा प्रतिगमन का प्रयास …

19 regression  mixed-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

बीटा प्रतिगमन (यानी बीटा वितरण के साथ GLM और आमतौर पर लॉगिट लिंक फ़ंक्शन) को अक्सर 0 और 1 के बीच मान लेने वाले प्रतिक्रिया उर्फ ​​आश्रित चर से निपटने के लिए अनुशंसित किया जाता है, जैसे अंश, अनुपात, या संभावनाएं: परिणाम के लिए प्रतिगमन (अनुपात या अंश) 0 और …

17 regression  generalized-linear-model  beta-distribution  zero-inflation  beta-regression 

क्या ऐसा कोई पैकेज है जो R में शून्य-फुलाए गए नकारात्मक द्विपद मिश्रित-प्रभाव मॉडल अनुमान प्रदान करता है? उस से मेरा मतलब है: शून्य-मुद्रास्फीति जहां आप शून्य मुद्रास्फीति के लिए द्विपद मॉडल निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसे पैकेज pscl में फ़ंक्शन ज़ीरोनिफ़ल: zeroinfl (y ~ X | Z, dist = …

17 r  mixed-model  count-data  negative-binomial  zero-inflation 

मैं वर्तमान family = gaussianमें जैव विविधता के एक संकेतक के लिए एक रेखीय मॉडल ( ) लागू करने की कोशिश कर रहा हूं जो शून्य से कम मान नहीं ले सकता है, शून्य-फुला हुआ है और निरंतर है। मान 0 से लेकर 0.25 तक होता है। परिणामस्वरूप, मॉडल के …

16 regression  zero-inflation  tobit-regression  tweedie-distribution 

एक Tweedie वितरण शून्य पर एक बिंदु द्रव्यमान के साथ तिरछा डेटा मॉडल कर सकता है जब पैरामीटर (माध्य-विचरण संबंध में घातांक) 1 और 2 के बीच होता है।ppp इसी तरह एक शून्य-फुलाया (चाहे अन्यथा निरंतर या असतत) मॉडल में बड़ी संख्या में शून्य हो सकते हैं। मुझे यह समझने …

15 r  generalized-linear-model  prediction  zero-inflation  tweedie-distribution 

मैं शून्य फुलाए हुए वितरण को समझने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। वे क्या हैं? क्या बात है? यदि मेरे पास कई शून्य के साथ डेटा है, तो मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन फिट कर सकता हूं सबसे पहले जीरो की संभावना की गणना करें, और फिर मैं सभी जीरो …

15 zero-inflation 

मान लीजिए स्वतंत्र हैं औरY=(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} \ p_i+(1-p_i)e^{-\lambda_i}\\ Y_i = k & \text{with probability} \ (1-p_i)e^{-\lambda_i} \lambda_{i}^{k}/k! } इसके अलावा मानकों लगता और पी = ( पी 1 , ... , …

14 poisson-regression  zero-inflation 

मेरे पास एकान्त मधुमक्खी बहुतायत पर एक बहुत छोटा डेटा सेट है जिसका मुझे विश्लेषण करने में परेशानी हो रही है। यह डेटा की गणना है, और लगभग सभी गणना एक उपचार में हैं जिनमें से अधिकांश शून्य अन्य उपचार में हैं। बहुत उच्च मूल्यों के एक जोड़े भी हैं …

12 count-data  negative-binomial  mixed-model  zero-inflation  lme4-nlme 

मैं R और JAGS में शून्य-फुलाया हुआ पॉइसन मॉडल स्थापित करने का प्रयास कर रहा हूं। मैं JAGS में नया हूं और मुझे यह करने के लिए कुछ मार्गदर्शन की आवश्यकता है। मैं निम्नलिखित के साथ कोशिश कर रहा हूं जहां y [i] मनाया चर है model { for (i …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation