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用于时间序列数据的泊松回归模型

泊松和类泊松回归模型常用于基于计数的数据集，即包含整数计数的数据。例如，每小时走进医院急诊室的人数就是一个这样的数据集。...在季节性调整后的时间序列上拟合基于Poisson（或相关）计数的回归模型，但包括因变量y的滞后副本作为回归变量。 在本文中，我们将解释如何使用方法(3)在计数的时间序列上拟合泊松或类泊松模型。...建立自回归泊松模型 为了解决残差自相关的情况，我们将引入y的滞后副本，具体为y(t-1)、y(t-2)和y(t-3)作为输出变量的回归变量。...变量的意义 我们从训练注意总结滞后变量的泊松模型的系数,输出,ln_strikes_adj_lag1和ln_strikes_adj_lag2是重要的在95%置信水平,第三个滞后ln_strikes_adj_lag3...使用负二项模型(使用NB1或NB2方差函数)代替泊松模型，并将上述类型的滞后变量作为回归变量。 论文和相关连接 Cameron A.

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广义线性模型应用举例之泊松回归及R计算

泊松或负二项分布都是离散的概率分布，具有两个重要的属性：（1）数值仅包含非负整数；（2）方差是均值的函数。...因此所得到的具有偏大离差的泊松回归模型有相同的回归系数估计值，但回归系数的标准误会大很多，可以减少偏大离差的影响。...也很容易注意到这里的p值也远比先前泊松回归中的大，因而会降低由偏大离差而可能导致的II类错误（II类错误，接受并不真实存在的效应）。...排除了do2（水域溶解氧含量）和so4（水域硫酸盐浓度）作为协变量影响后的新的准泊松回归模型中，进而发现temp（水域温度）不具有效应。...负二项回归也是应用于计数型（非负整数）响应变量的回归模型，与泊松回归相比具有更大的灵活性，且被实践证明非常有效。 详情可参考前文“负二项回归应用举例和R计算”。 参考资料 Robert I.

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R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化

library(lme4) # 加载lme4包，用于线性混合效应模型的分析 # 第一个案例：简单的线性混合效应模型，从10个组中模拟100个数据点，具有一个连续的固定效应变量...x <- runif(100, 0, 10) # 生成100个在0到10之间的均匀分布随机数，作为固定效应变量x # 固定效应系数 fixed <- c(1, 0.5) # 设定固定效应系数...接下来，我会逐步解释这段代码的内容： # 生成新数据框newdat的模型矩阵 mm <- model.matrix(~x, newdat) # 根据固定效应计算新数据框的预测值...： 使用模型矩阵和固定效应系数来计算新数据点的预测值。...现在让我们转向一个更复杂的例子，一个具有两个交叉随机效应的泊松广义线性混合模型（Poisson GLMM）： # 第二个案例，具有两个交叉随机效应和泊松响应的更复杂设计 m <- glmer

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R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据

p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 。...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...NLME模型(固定效应&随机效应)对抗哮喘药物茶碱动力学研究 R语言用线性混合效应（多水平/层次/嵌套）模型分析声调高低与礼貌态度的关系 R语言LME4混合效应模型研究教师的受欢迎程度R语言nlme、...nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例 R语言混合线性模型、多层次模型、回归模型分析学生平均成绩GPA和可视化 R语言线性混合效应模型（固定效应

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基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究

假设您已决定要运行混合模型。接下来要做的是找到最适合您数据的概率分布。有很多测试方法。请注意，负二项式和伽马分布只能处理正数，而泊松分布只能处理正整数。...Aggression, "lnorm") # qqp需要估计负二项式，泊松和伽玛分布的参数。...方差分析函数用于比较模型。p值表明模型之间没有明显的重要差异。我们还可以比较AIC值，请注意，具有最低AIC值的模型是完全没有固定影响的模型，这符合我们的理解，即性别和社会地位对歌曲的音调没有影响。...PQL是一种灵活的技术，可以处理非正常数据，不平衡设计和交叉随机效应。但是，如果您的因变量符合离散计数分布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差估计。...我们继续讨论泊松数据的均值太小或因变量是分类的情况，并且我们有五个或五个以上随机效应。考虑有关大麦农民的这些数据。想象一下，要使大麦收成产生利润，大麦收成的收入必须大于140。

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R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

请注意，负二项式和伽马分布只能处理正数，而泊松分布只能处理正整数。二项分布和泊松分布与其他分布不同，因为它们是离散的而不是连续的，这意味着它们可以量化不同的，可数的事件或这些事件的概率。..., "lnorm") 图片 qqp需要估计负二项式，泊松和伽玛分布的参数。...方差分析函数用于比较模型。p值表明模型之间没有明显的重要差异。我们还可以比较AIC值，请注意，具有最低AIC值的模型是完全没有固定影响的模型，这符合我们的理解，即性别和社会地位对歌曲的音调没有影响。...PQL是一种灵活的技术，可以处理非正常数据，不平衡设计和交叉随机效应。但是，如果您的因变量符合离散计数分布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差估计。...我们继续讨论泊松数据的均值太小或因变量是分类的情况，并且我们有五个或五个以上随机效应。考虑有关大麦农民的这些数据。想象一下，要使大麦收成产生利润，大麦收成的收入必须大于140。

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R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量

p=18550 我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测， str(base) 'data.frame': 214 obs. $ 日期 : chr...newbase = data.frame(DAY=as.factor( 最高温度=c(85,85),最低温度=c(70,70, 降雨量=c(0,0)) 让我们创建一个包含所有解释变量的模型。...如果我们要检查非线性效应，可以将样条曲线放在所有连续变量上 gam(数量~bs(最高温度)+bs(最低温度)+bs(降雨量)+I(降雨量==0),poisson ? 最高温度或最低温度 ?...我们还可以回归最小温度，以及最大和最小温度之间的温差（在线性模型中，模型是等效的，但是通过非线性变换，可以更简单地给出差异） ? 现在，我们可以比较这四个模型及其预测。...换句话说，通过更改模型，我们对预测的置信区间进行了更改（有时区间完全不相交）。 ---- ?

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基于R语言混合效应模型（mixed model）案例研究|附代码数据

请注意，负二项式和伽马分布只能处理正数，而泊松分布只能处理正整数。二项分布和泊松分布与其他分布不同，因为它们是离散的而不是连续的，这意味着它们可以量化不同的，可数的事件或这些事件的概率。..., "lnorm")# qqp需要估计负二项式，泊松和伽玛分布的参数。...方差分析函数用于比较模型。p值表明模型之间没有明显的重要差异。我们还可以比较AIC值，请注意，具有最低AIC值的模型是完全没有固定影响的模型，这符合我们的理解，即性别和社会地位对歌曲的音调没有影响。...PQL是一种灵活的技术，可以处理非正常数据，不平衡设计和交叉随机效应。但是，如果您的因变量符合离散计数分布（例如泊松或二项式）且均值小于5，或者您的因变量为二元变量，则会产生偏差估计。...我们继续讨论泊松数据的均值太小或因变量是分类的情况，并且我们有五个或五个以上随机效应。考虑有关大麦农民的这些数据。想象一下，要使大麦收成产生利润，大麦收成的收入必须大于140。

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论文Express | 德国本届世界杯胜算最大？帕绍大学基于ELO评级预测

在大数据文摘后台回复“世界杯”可下载论文~ 下面是论文精华内容： 本文提出了一种分析和预测足球锦标赛的方法。该方法基于泊松回归模型，由作为协方差的团队Elo评级和球队特定效应的差异组成。...G_A为具有如下参数的泊松分布： 以此类推，我们有： 对于每个队伍，分别估计他们的回归参数α0，α1，β0和β1。...2.估计λ1、λ2和λ0如下形式： 3.最后，我们假定（G_A，G_B）为具有参数（λ1，λ2，λ0）的二维泊松分布。...具有对角膨胀的二维泊松回归 我们以概率p膨胀对角线元素，膨胀通过向量（θ0，θ1，θ2）给定来描述比赛结果0：0，1：1，2：2的概率，我们比较了前5支队伍的对角膨胀模型和非对角膨胀模型的AIC值，如下表所示...嵌套的泊松回归模型 该模型的泊松比率λ_A|B和λ_B|A由如下方式确定： 1.我们经常假定相比与B，A具有更高的Elo值，这种假定是有道理的，因为通常强队会主导弱队的战术，进而，强队的进球数目会对弱队的进球数目产生影响

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R语言进阶之广义线性回归

广义线性回归是一类常用的统计模型，在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例，讲解如何在R语言中建立广义线性模型。...在这里我主要和大家讲解一下逻辑（logistic）回归和泊松（poisson）回归这两个模型。...第二部分 泊松回归 泊松回归主要用于因变量（y）是计数资料而自变量（x）是连续型变量的时候，当然自变量（x）也可以是分类变量。...# 泊松回归 # counts是计数值 # outcome是指患者治疗后可能的结局 # treatment是指对患者采取的治疗措施 counts <- c(18,17,15,20,10,20,25,13,12...data.frame(treatment, outcome, counts)) glm.D93 <- glm(counts ~outcome + treatment, family = poisson()) # 指定泊松回归模型

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r语言 固定效应模型_r语言coef函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应。...混合模型中包括了固定效应和随机效应，而随机效应有两种方式来影响模型，一种是对截距影响，一种是对某个固定效应的斜率影响。...广义线性模型又取消了对残差(因变量)服从正态分布的要求。残差不一定要服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族。...关于分布：因变量的分布有放宽，但是自变量没有分布的要求 与线性回归模型相比较，有以下推广： a、随机误差项不一定服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族...固定效应变量性别对学生考试影响的参数估计值为9.911，具有统计学意义。男生的平均成绩预报值为69.4分，女生的平均成绩预报值为69.4+9.91=79.31分。

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R语言︱线性混合模型理论与案例探究（固定效应&随机效应）

线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应。...混合模型中包括了固定效应和随机效应，而随机效应有两种方式来影响模型，一种是对截距影响，一种是对某个固定效应的斜率影响。...广义线性模型又取消了对残差(因变量)服从正态分布的要求。残差不一定要服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族。...关于分布：因变量的分布有放宽，但是自变量没有分布的要求 与线性回归模型相比较，有以下推广： a、随机误差项不一定服从正态分布，可以服从二项、泊松、负二项、正态、伽马、逆高斯等分布，这些分布被统称为指数分布族...固定效应变量性别对学生考试影响的参数估计值为9.911，具有统计学意义。男生的平均成绩预报值为69.4分，女生的平均成绩预报值为69.4+9.91=79.31分。

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复杂网络基本概念

这种小的平均距离特性被称为“小世界效应”。 【聚类系数】节点A和B相连，B和C相连，A又和C相连，这是网络的聚集性。...随机网络的度分布函数为泊松分布(Poisson Dostribution)，泊松分布的波形在离开峰值两侧以指数形式下降。...【随机网络 Random Graphs】20世纪中叶，Erdos和Renyi建立随机网络的基本模型—ER随机图。随机网络具有小的簇系数和小的平均距离。...若概率p大于一定的门限概率，则网络中没有孤立的节点或子网。随意图的平均度为p(N-1)~=pN，簇系数C=p<<1。对于N比较大的随机网络，ER随机图的度分布函数近似服从泊松分布。...【小世界网络Small-World Models】小世界效应指的是大的簇系数和小的平均距离两个统计特征，具有这种效应的网络就是小世界网络。

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R语言泊松回归对保险定价建模中的应用：风险敞口作为可能的解释变量

如果我们必须使用相同的程序，但是一个程序的暴露时间为6个月，而另一个则是一年，那么自然应该假设平均而言，第二个驾驶员的事故要多两倍。这是使用标准（均匀）泊松过程来建模索赔频率的动机。...因此，如果   表示被保险人的理赔数量 ，则具有特征 和风险敞口 ，通过泊松回归，我们将写 或等同 根据该表达式，曝光量的对数是一个解释变量，不应有系数（此处的系数取为1）。...在这里，具有偏移量的常数的回归为 > summary(reg)Call:Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max...deviance: 1064.2 on 981 degrees of freedomAIC: 3762.7Number of Fisher Scoring iterations: 5 在这里，我们确实具有纯泊松过程...，因此曝光至关重要，因为泊松分布的参数与曝光成正比。

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泊松回归

需要泊松回归的原因 对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。...如果我们按照普通的线性回归模型建模： 虽然等号两边都是具有数值意义的实数，但是等号右边可以是任意连续值，但是等号左边只能是非负实数（计数数据）。...泊松回归的假设&模型建立 为了拟合计数数据，我们可以根据泊松分布做出如下假设： 任意相等时间间隔内，事件的平均出现次数是固定的 任给的两次等待时间是否发生事件是相互独立的 根据如上假设，我们可以设定事件在单位时间内发生...检验统计量 泊松回归模型中 ? 的真实分布是未知的，但是基于中心极限定理， ? 将近似服从正态分布： ? 因此只要我们能准确地估计 ? 的标准差 ?...这里乘上系数主要是方便构造具有特殊分布的检验统计量，属于统计推断中的常见做法。 其中 ? 表示长度为 ? 自变量系数向量。当原假设成立且样本量足够大时 ? 近似服从自由度为 ?

1.1K30

R语言非线性回归和广义线性模型：泊松、伽马、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂钠摄入数据|数据分享

GLM是一种灵活的统计模型，适用于各种数据类型和分布，包括二项分布、泊松分布和负二项分布等非正态分布。...GLM还允许引入自变量的非线性效应，从而更好地拟合与响应变量之间的复杂关系。这使得GLM成为处理非正态数据和非线性关系的强大工具。...此外，我们处理的是计数数据，它具有自己的分布，即泊松分布。然而，如果我们坚持使用lm进行分析会怎样呢？ train_lm <-......odel(train_lm) 预测值和观测值之间不匹配。...部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。 泊松回归 具有泊松误差的广义线性模型通常具有对数链接，尽管也可以具有恒等链接。...geom_col(position = position_dodge()) 上面显示了两个泊松分布，一个均值为5，另一个均值为20。请注意它们的方差如何变化。

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数据分享|R语言用lme4多层次（混合效应）广义线性模型（GLM），逻辑回归分析教育留级调查数据|附代码数据

自然参数和输入x呈线性关系： 这3个条件的来由我们不讨论，我们只知道做这样的假设是基于“设计”的选择，而非必然。 我们以泊松回归为例, y服从泊松分布  ，化为指数族形式，我们可以得到 。...在完整模型中，我们不仅包括性别、学前教育和学校平均社会经济地位的固定效应项和一个随机截距项，还包括性别和学前教育的随机斜率项。...请注意，由于第一级分类变量（性别和学前教育）是中心化的，因此在模型中它们被当作连续变量，在下面的效果图中也是如此。 plot((Model) 除了固定效应项之外，我们也来看看随机效应项。...为了给计数数据建模，我们也可以使用泊松回归，它假设结果变量来自泊松分布，并使用对数作为链接函数。...点击标题查阅往期内容 R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例 非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究 生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力

87900

生态学模拟对广义线性混合模型GLMM进行功率（功效、效能、效力）分析power analysis环境监测数据

介绍 假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？...r 包 有一系列的 r 包目前可用于混合模型的功效分析 。然而，没有一个可以同时处理非正态因变量和广泛的固定和随机效应规范。...图1 r 旨在与任何可以与 lme 4 中的 lmer 或 glmer 配合的线性混合模型 (LMM) 或 GLMM 一起使用。这允许具有不同固定和随机效应规范的各种模型。...拟合模型 我们首先将 lme 4 中的一个非常简单的泊松混合效应模型拟合到数据集。在这种情况下，我们有一个随机截距模型，其中每个组 ( g ) 都有自己的截距，但这些组共享一个共同的趋势。...然后可以更改固定效应的大小。变量_x _的固定效应的大小 可以从 -0.11 更改为 -0.05，如下所示： fixe<‐ ‐0.05 在本教程中，我们只更改变量_x _的固定斜率 。

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数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR

因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。 零膨胀泊松回归示例 示例 。野生动物生物学家想要模拟公园的渔民捕获了多少鱼。...在模型调用下方，您会发现一个输出块，其中包含每个变量的泊松回归系数以及标准误差、z 分数和 p 值系数。接下来是对应于通货膨胀模型的第二个块。...请注意，上面的模型输出并没有以任何方式表明我们的零膨胀模型是否是对标准泊松回归的改进。我们可以通过运行相应的标准 Poisson 模型然后对这两个模型进行 Vuong 检验来确定这一点。...vuong(p, m) Vuong 检验将零膨胀模型与普通泊松回归模型进行比较。在这个例子中，我们可以看到我们的检验统计量是显着的，表明零膨胀模型优于标准泊松模型。...由于 zip 同时具有计数模型和 logit 模型，因此这两个模型中的每一个都应该具有良好的预测器。

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