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Perzentil und Anpassungsgüte von Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) und Negative Binomial (NB)

Hallo alle,

 

(1) Ich möchte die Anpassungsgüte der Zero Inflated Negative Binomial (ZINB)- und Negative Binomial (NB)-Verteilung aus dem folgenden Datensatz erhalten.

(2) Ich möchte auch das 95. Perzentil aus jeder Verteilung (ZINB & NB) mit JMP 14 oder JMP 14 Pro berechnen

(3) Ist es möglich, die Dichtefunktionen von ZINB und NB gegen die empirische Dichte simulierter Daten darzustellen? (Y: kumulative Wahrscheinlichkeit, X: Anzahl)

Vielen Dank im Voraus.: )

 

 

 

Probennr.	Daten
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197	1

Betreff: Perzentil und Anpassungsgüte von Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) und Negative Binomial (NB)Vielen Dank für die klare Antwort Betreff: Perzentil und Anpassungsgüte von Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) und Negative Binomial (NB)

1.) Sie verwenden die Parameterschätzungen für das ZINB- oder NB-Verteilungsmodell, um das 95 %-Perzentil aus der inversen kumulativen Verteilungsfunktion zu schätzen.

 

2.) AIC und BIC sind Kriterien für die Modellauswahl. Sie bewerten nicht die Güte der Passform. Soweit ich weiß, verfügt JMP über kein QQ-Diagramm für diese Verteilungen. Sie existieren jedoch auf der Vertriebsplattform für Gamma-Poisson.

Betreff: Perzentil und Anpassungsgüte von Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) und Negative Binomial (NB)Danke Mark!
Und...Kann ich mehr von Ihnen erfahren?

Wenn der andere Datensatz mit ZINB oder NB übereinstimmt, muss ich das 95. Perzentil und das 99. Perzentil aus dieser Verteilung gemäß den Leitlinien berechnen.
(1) Ist es möglich, diese Perzentile von der JMP Pro Generalized Regression-Plattform oder auf andere Weise zu erhalten?
(2) Wenn der Datensatz mit Poisson oder NB nicht gut angepasst ist (vielleicht kann ich ihn mit GammaPoisson überprüfen), muss ich die Anpassungsgüte für ZINB überprüfen. Gibt es eine Möglichkeit, dies visuell (QQ-Diagramm) oder mit einer anderen Methode außer AIC oder BIC zu überprüfen?
Vielen Dank!Betreff: Perzentil und Anpassungsgüte von Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) und Negative Binomial (NB)

Normalerweise würde ich die Verteilungsplattform verwenden, um solche Modelle anzupassen, aber die negative Binomialverteilung gehört nicht zu den Optionen. Hier habe ich Ihre Daten mit der Gamma-Poisson-Verteilung modelliert, die Anpassungsteststatistiken erhalten und das 95 %-Quantil geschätzt:

 

 

Es scheint gut zu funktionieren.

 

Die negativen Binomialverteilungsmodelle und die nullinflationierten negativen Binomialverteilungsmodelle sind auf der JMP Pro Generalized Regression-Plattform verfügbar. Ich habe einen reinen Intercept-Linearprädiktor verwendet, um diese Ergebnisse zu erhalten:

 

 

 

Das AICc legt nahe, dass die Gamma-Poisson-Verteilung eine der besten Anpassungen an die Daten darstellt.