r-help
[Arriba] [Todas las Listas]

Re: [R] La Clasificación que utiliza zero-inflated negativo binomial mix

To: <r-help@xxxxxxxxxxxxxxxxx>
Subject: Re: [R] La Clasificación que utiliza zero-inflated negativo binomial mixture modelo
From: Ben Bolker <bbolker@xxxxxxxxx>
Date: Mon, 9 Jul 2012 16:00:15 +0000
Delivery-date: Mon, 09 Jul 2012 12:05:58 -0400
Envelope-to: traductor@xxxxxxxxxxx
List-archive: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help>
List-help: <mailto:r-help-request@r-project.org?subject=help>
List-id: "Main R Mailing List: Primary help" <r-help.r-project.org>
List-post: <mailto:r-help@r-project.org>
List-subscribe: <https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help>, <mailto:r-help-request@r-project.org?subject=subscribe>
List-unsubscribe: <https://stat.ethz.ch/mailman/options/r-help>, <mailto:r-help-request@r-project.org?subject=unsubscribe>
References: <CAO_LgLO_UQ2mqMuk6NmvtNVq1ZKUfmLi6H=Xapysq97oXJw6YA@mail.gmail.com>
Sender: r-help-bounces@xxxxxxxxxxxxx
User-agent: Loom/3.14 (http://gmane.org/)
Kai *Ying <*yingk <en> *iastate.*edu> Escribe:

> 
> *Hi,
>    quiero utilizar *zero-*inflated negativo *binomial *regression modelo para
> clasificar dato(un *vector de dato), que es quiero sabe cada cual el valor observado es
> más probablemente pertenecer al "*zero" o contar "" distribución(mejor con probabilidad
> relativa). Mi dato es a algunos les gusta:
> 
>    cuenta sitio *samp
> 
>  12909    1    1
> 
>    602     1    2
> 
>     50      1    3
> 
>   1218    1     4
> 
>  91291   1     5
> 
> mientras "cuenta" es el dato con un *mixture de *zero "" y no-*zero ""
> distribución quiero sabe, y sitio "", "*samp" es dos predicción *valuables
> con efecto de aditivo(pero no soy interesado en él).
> 
>   He probado el *zeroinfl función de *pscl paquete para caber *zero-*inflated
> negativo *binomial *regression. Pero no te puede dar el resultado
> de clasificación de contar "".  Puede cualquiera ayuda con alguna indicación de cómo para hacerlo u
> otras herramientas que pueden hacer este trabajo ??

  No seguro, pero puedes ser capaz de hacer esto a mano.

  Para un valor malo pronosticado *mu, *overdispersion parámetro *k, y *zero-probabilidad
de inflación *p, la probabilidad *p_*z de un estructural *zero
es *p, mientras la probabilidad de un *sampling *zero *p_*s es (*k/(*mu+*k))^*k ;
por lo tanto la probabilidad que un observado *zero es un estructural 
*zero es *p_*z/(*p_*s+*p_*z) ...

______________________________________________
*R-Help@xxxxxxxxxxxxx *mailing lista
*https://*stat.*ethz.*ch/*mailman/*listinfo/*r-La Ayuda
COMPLACE lee el *posting guía *http://www.r-project.org/*posting-guía.*html
Y proporcionar comentado, mínimo, *self-contenido, *reproducible código.

Kai Ying <yingk <at> iastate.edu> writes:

> 
> Hi,
>    I want using zero-inflated negative binomial regression model to
> classify data(a vector of data), that is I want know each observed value is
> more likely belong to the "zero" or "count" distribution(better with
> relative probability). My data is some like:
> 
>    count site samp
> 
>  12909    1    1
> 
>    602     1    2
> 
>     50      1    3
> 
>   1218    1     4
> 
>  91291   1     5
> 
> while "count" is the data with a mixture of "zero" and "non-zero"
> distribution I want know, and "site", "samp" are two prediction valuables
> with additive effect(but I am not interested in it).
> 
>   I have tried the zeroinfl function of pscl package to fit zero-inflated
> negative binomial regression. But it  can not give you the classification
> result of "count".  Can anyone help with some indication of how to do it or
> other tools that can do this job ??

  Not sure, but you may be able to do this by hand.

  For a predicted mean value mu, overdispersion parameter k, and
zero-inflation probability p, the probability p_z of a structural zero
is p, while the probability of a sampling zero p_s is (k/(mu+k))^k ;
therefore the probability that an observed zero is a structural 
zero is p_z/(p_s+p_z) ...

______________________________________________
R-help@xxxxxxxxxxxxx mailing list
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.

<Anterior por Tema] Tema Actual [Siguiente por Tema>