タグ付けされた質問 「underdispersion」

私は、明らかに分散が不十分なRのカウントデータをモデル化しようとしています（分散パラメーター〜.40）。これがおそらくglmwith family = poissonまたは負の二項（glm.nb）モデルが重要でない理由です。データの説明を見ると、カウントデータの典型的なスキューはなく、2つの実験条件の残差も均一です。 だから私の質問は： カウントデータが実際にカウントデータのように動作しない場合、カウントデータに特別な回帰分析を使用する必要さえありますか？私は時々非正規性に直面します（通常は尖度が原因です）が、非正規性を説明するためにトリム平均を比較するためにパーセンタイルブートストラップ法（Wilcox、2012）を使用しました。カウントデータのメソッドは、Wilcoxによって提案され、WRSパッケージで実現されている堅牢なメソッドに置き換えることができますか？ カウントデータに回帰分析を使用する必要がある場合、分散不足をどのように説明しますか？ポアソン分布と負の二項分布はより高い分散を前提としているため、適切ではないでしょうか？準ポアソン分布を適用することを考えていましたが、通常は過剰分散に推奨されます。私は、Rのパッケージで過分散と過小分散を説明できると思われるベータ二項モデルについて読みましたVGAM。しかし、著者は、ティルドポアソン分布を推奨しているようですが、パッケージには見つかりません。 。 誰でもデータが分散していない場合の手順を推奨できますか？また、おそらくそのためのサンプルRコードを提供できますか？

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

SASでポアソン回帰を実行していたところ、ピアソンのカイ2乗値を自由度で割った値が約5であり、有意な過剰分散を示していました。したがって、負の二項モデルをproc genmodで近似し、ピアソンのカイ2乗値を自由度で割った値が0.80であることがわかりました。これは現在、分散不足であると考えられていますか？もしそうなら、これをどのように処理するのですか？私は過剰分散について多くを読み、これを処理する方法を知っていると信じていますが、分散不足があるかどうかを処理または決定する方法に関する情報は乏しいです。誰でも手伝ってくれる？ ありがとう。

11 regression  binomial  underdispersion 

人が二者択一をする選挙を想像してみてください。彼らはAに投票するか反対に投票します。その結果、人がAに投票するため、Aの結果はます。nnnmmmp=m/np=m/np=m/n これらの選挙をモデル化する場合、各人が確率で独立してAに投票し、投票の二項分布につながると想定でき。この分布には、平均と分散ます。pppvotes for A∼Binom(n,p).votes for A∼Binom(n,p).\text{votes for A}\sim\mathsf{Binom}(n,p).m=npm=npm=npnp(1−p)np(1−p)np(1-p) 他の仮定も可能です。たとえば、確率自体が何らかの分布（ベータなど）からの確率変数であると想定できます。これはA.のための投票のベータ二項分布につながることができますまたは私はのグループでその人の投票と仮定することができの各グループ、人々が同じ選択を行い、それが確率でAである。これにより、分散がより大きい二項分布が得られます。これらすべてのケースで、結果の分布の分散は、最も単純な二項方式の場合よりも大きくなります。pppkkkkkkppp 二項分布の分散が最小であると主張できますか？言い換えると、この主張は、たとえば可能な分布にいくつかの合理的な条件を指定することによって、どういうわけか正確にすることができますか？これらの条件は何でしょうか？ それとも、分散の少ない合理的な分布があるのでしょうか？ 私がすることができ、すべての例とき、低分散を想像して人々は、彼らが投票する方法について事前に合意し、そう本当にランダム変数ではなく、一定の数の。その場合、分散はゼロになります。あるいは、ほとんどすべての人が同意したが、同意しなかった人もいるため、周りにわずかな差異がある可能性が。しかし、これは不正行為のように感じます。各人が何らかの意味でランダムに投票する場合など、事前の準備なしで二項よりも小さい分散を持つことができますか？nnnvotes for Avotes for A\text{votes for A}mmmmmm

8 mathematical-statistics  variance  binomial  underdispersion