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什么时候用泊松回归分析
修正
泊松回归
适用条件
答:
解高等数学题时
。经查询相关资料,修正良泊松回归是一种在数据存在过度离散现象时,对泊松回归进行改良的方法。NBR适用于解决因变量为计数数据、且发生率小于泊松分布假设时的回归问题,适用于解高等数学题时的计算方式方法。
泊松回归
的介绍
答:
在统计学上,
泊松回归
(英语:)是用来为计数资料和列联表建模的一种
回归分析
。泊松回归假设反应变量Y是泊松分布,并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模。泊松回归模型有时(特别是当用作列联表模型时)又被称作对数-线性模型。
泊松回归
的简介
答:
泊松回归模型有时(特别是当用作列联表模型时)又被称作对数-线性模型
。2014年世界杯,所有的数据分析专家都以数据为准,分析员最后都会将其整合成模型。通常情况下,建模人员会把问题从“哪一支队伍会胜出”改为“X队和Y队比赛,X队会进多少个球”,这里使用到的是一种名为“双变量泊松回归分析法...
广义线性模型包括哪些模型
答:
3、泊松分布模型:当因变量是计数数据,且服从泊松分布时,可以
使用泊松
分布模型进行
回归分析
。
关于
回归分析
的选择 大神求助 急!
答:
如果Y是离散数据,则统一应该使用logistic回归,但具体logistic回归又分成三种类型。如果因变量Y提连续数据(通常也说Y是正态分布时),则应该使用线性回归(有时也称OLS最小二乘法回归)。还有一种较为特殊而且使用较少的回归叫Poisson回归,如果Y符合泊松分布此时则应该
使用Poisson回归
。
poisson回归
是逻辑回归吗
答:
或某个特定类别)的概率是多少。总结:
Poisson回归
和逻辑回归虽然都属于广义线性模型的范畴,但它们在模型结构、应用背景和预测目标上有着显著的区别。Poisson回归主要用于
分析
计数数据,而逻辑回归则专注于分类问题,特别是二元分类。因此,Poisson回归不是逻辑回归,两者在统计建模中各有其独特的应用场景。
复杂抽样后怎么加稳健
泊松回归
答:
可以在数据中存在异常值时提高模型的稳定性。在进行复杂抽样后,可以
使用
稳健
泊松回归
来
分析
数据,其中稳健泊松回归会对异常值进行更加鲁棒的估计。常用的稳健泊松回归方法包括Huber-White估计和最小二乘中位数回归。这些方法可以帮助分析人员更好地理解及处理复杂抽样数据,提高模型的准确性和可靠性。
为
什么
要用tobit模型
答:
Tobit模型完全不同。它与二进制或离散结果无关。 Tobit模型是线性
回归
的一种形式。具体而言,如果需要对连续因变量进行回归,但偏向一个方向,则
使用
Tobit模型。Tobit模型允许在审查此变量的同时对其进行回归,以便可以进行连续因变量的回归。Tobit模型(Tobit regression)是一种广义线性模型,主要用于解决存在...
泊松回归
与线性回归的关系
答:
在Poisson回归模型中, 假定方差和均值相等, 当方差大于或小于 均值时就会出现过散布(overdispersion)问题或欠散布 (underdispersion) 问题.
使用 Poisson回归
模型时出现的散布问题的最简单解决办法是使用提到的准 Poisson回归模型, 而且还可以说明方差和均值的关系。准 Poisson 模型拟合代码示例:glm(y~.,...
泊松回归
是
什么
?
答:
泊松回归
是专门
分析
因变量为计数变量的回归模型,又被称为对数线性模型.
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