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Frecuencia esperada de la distribución binomial negativa inflada a cero

Tengo un vector de datos y estoy tratando de hacer la prueba de chi cuadrado. Esta prueba utiliza la frecuencia de los datos reales y la frecuencia esperada. mis datos

table(T1)
T1 
   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  26 
 204  11   5  11   5   1   8   2   3   1   1   2   2   2   2   1 

si utilizo R para generar un conjunto de datos que sigan mi distribución los resultados son bastante cercanos.

testiramo <- rZINBI(261, mu = 1.19, sigma = 3.13, nu = 0.78)
table(testiramo)
testiramo
  0   1   2   3   4   5   7  11 
237   9   3   7   1   2   1   1  

mu = media
sigma = desviación estándar
nu = probabilidad de ceros

Mis preguntas son

  1. ¿Cómo calcular la frecuencia esperada para una binomial negativa inflada a cero para compararla con la prueba de chi cuadrado?

  2. es posible definir el rango / nivel de sobredispersión de los datos (como se puede ver en esta muestra generada de datos tienen un valor máximo de 11 y el mío es 26)

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Zizzencs Puntos 1358

En cuanto a la 1. La tabla que imprimiste ya tiene esto.

En cuanto a la 2. No, si quieres mantener los demás parámetros (mu, sigma y nu) iguales. Supongo que los has obtenido de tus datos.

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Estos parámetros son de mis datos reales. ¿Debo marcar este 26 como outliner y eliminarlo del conjunto de datos? ¿Qué se puede hacer para ajustar este parámetro sigma (ya que es una medida de la distancia a la media), y hay algún procedimiento o prueba (MLE) para ello (cualquier referencia a MLE será genial, especialmente porque estoy utilizando un vector de datos y todos los ejemplos que he encontrado son para datos multivariantes).

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Si hago la prueba de chi cuadrado con mi conjunto de datos (T1) y testiramo tengo este resultado

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Chisq.test(T1, testiramo) Datos de la prueba Chi-cuadrado de Pearson: T1 y testiramo X-cuadrado = 295,23, df = 90, valor p < 2,2e-16 Mensaje de advertencia: En chisq.test(T1, testiramo) : La aproximación chi-cuadrado puede ser incorrecta

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