ゼロインフレート負二項 (ZINB) および負二項 (NB) のパーセンタイルと適合度こんにちは、みんな、
(1) 次のデータセットからゼロインフレート負二項分布 (ZINB) 分布と負二項分布 (NB) 分布の適合度を取得したいと考えています。
(2) JMP 14 または JMP 14 Pro で各分布 (ZINB & NB) から 95 パーセンタイルも計算したい
(3) ZINB と NB の密度関数をシミュレートされたデータの経験的密度に対してプロットすることは可能ですか? (Y:累積確率、X:カウント)
前もって感謝します。:)
| サンプルNo. | データ |
| 1 | 0 |
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| 3 | 0 |
| 4 | 0 |
| 5 | 0 |
| 6 | 0 |
| 7 | 0 |
| 8 | 0 |
| 9 | 0 |
| 10 | 0 |
| 11 | 0 |
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| 13 | 0 |
| 14 | 0 |
| 15 | 2 |
| 16 | 0 |
| 17 | 0 |
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| 21 | 0 |
| 22 | 0 |
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| 26 | 1 |
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| 28 | 0 |
| 29 | 0 |
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| 32 | 0 |
| 33 | 0 |
| 34 | 0 |
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| 37 | 0 |
| 38 | 0 |
| 39 | 0 |
| 40 | 0 |
| 41 | 0 |
| 42 | 0 |
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| 44 | 0 |
| 45 | 0 |
| 46 | 0 |
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| 48 | 0 |
| 49 | 0 |
| 50 | 0 |
| 51 | 0 |
| 52 | 0 |
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| 54 | 4 |
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| 56 | 0 |
| 57 | 0 |
| 58 | 0 |
| 59 | 0 |
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| 98 | 0 |
| 99 | 0 |
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| 101 | 0 |
| 102 | 0 |
| 103 | 0 |
| 104 | 0 |
| 105 | 0 |
| 106 | 0 |
| 107 | 0 |
| 108 | 0 |
| 109 | 0 |
| 110 | 0 |
| 111 | 0 |
| 112 | 0 |
| 113 | 0 |
| 114 | 0 |
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| 116 | 0 |
| 117 | 0 |
| 118 | 0 |
| 119 | 0 |
| 120 | 0 |
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| 124 | 0 |
| 125 | 0 |
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| 140 | 0 |
| 141 | 1 |
| 142 | 0 |
| 143 | 0 |
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| 150 | 0 |
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| 153 | 0 |
| 154 | 0 |
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| 158 | 0 |
| 159 | 2 |
| 160 | 0 |
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| 165 | 0 |
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| 196 | 0 |
| 197 | 1 |
Re: ゼロインフレート負二項 (ZINB) と負二項 (NB) のパーセンタイルと適合度明確な答えをありがとう:)Re: ゼロインフレート負二項 (ZINB) と負二項 (NB) のパーセンタイルと適合度1.) ZINB または NB 分布モデルのパラメーター推定値を使用して、逆累積分布関数から 95% パーセンタイルを推定します。
2.) AIC と BIC はモデル選択の基準です。 適合性の良さは評価しません。 私の知る限り、JMP にはこれらの分布の QQ プロットがありません。 ただし、それらはガンマ ポアソンの配布プラットフォームに存在します。
Re: ゼロインフレート負二項 (ZINB) と負二項 (NB) のパーセンタイルと適合度マークさん、ありがとう！
そして...もっとアドバイスをいただけますか? 
他のデータセットが ZINB または NB と一致する場合、ガイダンスに従ってその分布から 95 パーセンタイルと 99 パーセンタイルを計算する必要があります。
(1) これらのパーセンタイルを JMP Pro 一般化回帰プラットフォームまたは他の方法から取得することは可能ですか?
(2) データセットがポアソンまたは NB でうまく適合していない場合 (ガンマポアソンで確認できるかもしれません)、ZINB の適合度をチェックすることにします。 視覚的に（QQプロット）、あるいはAICやBIC以外の方法で確認する方法はありますか？
どうもありがとう！Re: ゼロインフレート負二項 (ZINB) と負二項 (NB) のパーセンタイルと適合度通常、このようなモデルを当てはめるには分布プラットフォームを使用しますが、負の二項分布は選択肢の 1 つではありません。 ここでは、ガンマ ポアソン分布を使用してデータをモデル化し、適合度検定統計を取得し、95% 分位数を推定しました。
うまくいきそうです。
負の二項分布モデルとゼロインフレート負の二項分布モデルは、JMP Pro 一般化回帰プラットフォームで利用できます。 切片のみの線形予測子を使用して、次の結果を取得しました。
AICc は、ガンマ ポアソン分布がデータに最もよく適合する分布の 1 つであることを示唆しています。
