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
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26915 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。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...
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-Hastings抽样算法是一类马尔科夫链蒙特卡洛（M...
R语言样条曲线、泊松回归模型估计女性直肠癌患者标准化发病率（SIR）、死亡率（SMR）
简介 标准化发病率（SIR）或死亡率（SMR）是观察病例和期望病例的比率。观察到的病例是队列中病例的绝对数量。期望病例是通过将队列中的人-年数与参考人口比率相乘得出的。该比率应按混杂因素进行分层或调整。通常这些因素是年龄组、性别、日历期和可能的癌症类型或其他混杂变量。也可以使用社会经济地位或地区变量。 在参考人口中，第j层的期望比率是λj=dj/nj，其中dj是观察到的病例，nj...
R语言用线性模型进行臭氧预测： 加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值
在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后尝试找到一个更合适的线性模型。 数据预处理 由于空气质量数据集包含一些缺失值，因此我们将在开始拟合模型之前将其删除，并选择70％的样本进行训练并将其余样本用于测试： N.train <- ceiling(0.7 * ...
R语言泊松Poisson回归模型预测人口死亡率和期望寿命
本文我们讨论了期望寿命的计算。人口统计模型的起点是死亡率表。但是，这种假设有偏差，因为它假设生活条件不会得到改善。为了正确处理问题，我们使用了更完整的数据，其中死亡人数根据x岁而定，还包括日期t。 DE=read.table("DE.txt",skip = 3,header=TRUE)...
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
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 "1-Apr" "2-Apr" "3-Apr7" "4-Apr" ... $ 最高温度 :...
R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模
我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。 这里的模型如下： 未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得 ...
R语言泊松Poisson回归模型分析案例
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。 数据文件：crab.txt。 我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型 ...
R语言进行数值模拟：模拟泊松回归模型的数据
模拟回归模型的数据 验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据，并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。感兴趣的基本特征是平均值。我喜欢这种方法，因为它可以扩展到广义线性模型（logistic，Poisson，gamma，...）和其他回归模型，比如t -regression。 您的标准回归模型假设存在将预测变量与结果相关联的真实/固定参数。但是，当我们执行回归时，我们只估计这...
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