Що таке негативна біноміальна регресія з нульовим збільшенням?
Від’ємна біноміальна регресія з нульовим збільшенням (ZINB) є використовується для
які демонструють надмірну дисперсію та надлишкові нулі. Розподіл даних поєднує негативний біноміальний розподіл і логіт-розподіл. Можливими значеннями Y є цілі невід’ємні числа: 0, 1, 2, 3 і так далі.
Від’ємні біноміальні моделі з нульовим збільшенням (ZINB). використовується для моделювання даних підрахунку, які мають більшу частку нулів, ніж, ймовірно, згенерована стандартною негативною біноміальною моделлю. Для врахування надлишкових нулів моделі ZINB припускають, що ці надлишкові нулі походять від моделі, відмінної від негативної біноміальної моделі.
Пуассонова регресія з нульовим завищенням використовується для моделювання даних підрахунку, які мають надлишок нуля. Крім того, теорія припускає, що надлишкові нулі генеруються окремим процесом із підрахованих значень і що надлишкові нулі можна моделювати незалежно.
Коли середнє значення підрахунку менше, ніж дисперсія підрахунку, тоді використовується негативна біноміальна регресія, щоб тест на наявність зв’язків між змішуючими та предикторними змінними на змінній результату підрахунку. Негативна біноміальна регресія найчастіше використовується для моделювання надмірно розсіяних змінних результатів підрахунку.
У деяких даних кількість нулів більша, ніж можна було б очікувати за допомогою розподілу Пуассона або негативного біноміального розподілу. Дані з таким перевищенням нуля зараховуються описуються як Zero-inflated.
Наявність великої кількості нулів не обов’язково означає, що вам потрібна модель без накачування. У випадках надмірної дисперсії модель ZIP зазвичай підходить краще, ніж стандартна модель Пуассона. Але є інша модель, яка допускає надмірну дисперсію, і це стандартна модель негативної біноміальної регресії.