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Capitolo 9 & # xA0; & # x2013; & # xA0; lineari generalizzati Modelli misti astratto modelli misti lineari generalizzati (GLMM) sono la combinazione di modelli lineari generalizzati e modelli misti lineari, il che significa che la distribuzione di errore può essere diverso da gaussiana e che un fattore casuale è inclusa nel modello. Discutiamo il modello binomiale utilizzato per analizzare le proporzioni o variabili di outcome binarie, e il modello di Poisson utilizzato per analizzare i conteggi o dati sui tassi. Come abbiamo a che fare con i residui analisi, sovradispersione, zero inflazione, oi tassi di modellazione o densità utilizzando un offset sono tutti analoghi ai capitoli precedenti. Lavoriamo passo passo attraverso un modello misto piuttosto complesso Poisson compreso un offset e variabili trasformazioni nonché un parametro derivato. parole Modello lineare generalizzato misto (GLMM); modello misto binomiale; modello misto Bernoulli; Poisson modello misto; sovradispersione; L'osservazione a livello di fattore casuale; Compensare ; densità di uccelli; parametro derivati; Ottimale Copyright & copy; 2015 Elsevier Inc. Tutti i diritti riservati. I cookie vengono utilizzati da questo sito. Per ulteriori informazioni, visitare la pagina cookie. Copyright © 2016 Elsevier B. V. o dei suoi licenziatari o collaboratori. ScienceDirect ® è un marchio registrato di Elsevier B. V.
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