复合泊松模型和伽马模型都是用于建立计数数据的概率分布模型。但两者之间有一些不同之处。复合泊松模型假设事件发生的次数符合泊松分布，而每次事件发生的大小或强度则来自一个已知的概率分布，例如指数分布。因此，复合泊松模型可以用来描述在某个时间段内，事件发生的总数以及每个事件的大小或强度是如何分布的。
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。例如, pois_tib ... 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。 对数链接(例如ŷ=ea+bx̂=eβ+αx)是一个自然的拟合方法,因为它不能得到小于0的值。
为此,本文提出了零膨胀泊松-伽马模型(Zero-Inflated Poisson-Gamma,ZIPG),其中用伽马分布表示微生物组丰度相对无法观测到的真实均值的波动,能够更灵活地处理数据过度分散的特点。在纵向数据的分析中,通过将过度分散参数与时间无关(time-ind...
在车险费率厘定中,估计纯保费(期望索赔成本)是研究的重点,通常用Tweedie复合泊松伽马模型对车险总索赔金额进行建模.然而,当零索赔比例过大导致总索赔金额分布极度不平衡时,Tweedie复合泊松伽马模型也无法很好捕获数据的过多零特征.为此,我们提出了零膨胀Tweedie复合泊松伽马分布和相应的零膨胀Tweedie复合泊松伽马参数回归模型...
在线学术报告 | 王天颖助理教授:一种灵活的零膨胀泊松-伽马模型在微生物组序列计数数据中的应用 摘要 In microbiome studies, it is of interest to use a sample from a population of microbes, such as the gut microbiota community, to estimate the population proportion of these taxa. However, due to ...
乔治和张 (2001 年) 审议后礼结果泊松-伽马,二项式测试版,和多项式-狄利克雷模型方面的条件上的族事先尾行为。为后者的两个层次模型计划,没有不当的事先能保证适当的后路。类似的收敛性和识别问题也适用于一般线性混合的模型制定。 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部...
例如,考虑一个泊松模型,彝族 Po(bi),在彝族是在不同的道路站点意外的数目在一个固定的期间 (如一年) 和碧是衡量事故倾向性。而不是假设所有单位有相同的倾向性,它可能是更现实的允许 bi,随单位按阶段 2 密度,p(bi|ψ),例如伽马密度,以便积极斜中的倾向性。然后在阶段 3 人口参数 ψ = (ψ...
没有再保险时的总索赔分布为复合泊松分布,如果用平移伽玛分布来近似,则平移伽马分布的参数为(α=20,β=5,x0=40)。如果有50%的比例再保险,也用平移伽玛分布来近似,则有再保险时的平移伽玛分布的参数分别为( )。 A x0=10;α=10;β=10 B x0=20;α=20;β=1...
简介: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 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(上):https://developer.aliyun.com/article/1498787 ...
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。例如, pois_tib <- tibble(x = rep(0:40,2), ... 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。 对数链接...