Episodio
**countreg**: herramientas para la regresión de datos de recuento
con Christian Kleiber
useR!2017: **countreg**: Herramientas para la obtención de datos de recuento...
Palabras clave: Recuento de regresión de datos, diagnóstico de modelos, rootograma, visualización
Páginas web: https://R-Forge.R-project.org/projects/countreg
El interés en los modelos de regresión de los datos de recuento ha crecido bastante rápidamente en los últimos 20 años, impulsados parcialmente por preguntas metodologías y en parte por la disponibilidad de nuevos conjuntos de datos con características complejas (véase, por ejemplo, Cameron y Trivedi 2013). El paquete countreg para R proporciona una serie de funciones de ajuste y nuevas herramientas para el diagnóstico del modelo. Más concretamente, incorpora versiones mejoradas de funciones de ajuste para modelos de obstáculo y inflación cero que han estado disponibles a través del paquete pscl durante unos 10 años (Zeileis, Kleiber y Jackman 2008), ahora también permiten respuestas binomiales. Además, proporciona modelos de truncamiento cero para los datos sin ceros, junto con generadores de familia mboost que permiten aumentar la regresión de datos de recuento truncado cero y sintruir, lo que complementa y amplía los generadores de familias disponibles con el paquete mboost . Para visualizar los ajustes del modelo, countreg ofrece rootogramas (Tukey 1972; Histogramas kleiber y Zeileis 2016) y transformación integral de probabilidad (PIT). También hay disponible una función (genérica) para calcular (aleatorio) valores residuales cuantiles. Además, hay opciones mejoradas para los métodos predict(). Se incluyen varios conjuntos de datos nuevos de una variedad de campos (incluyendo la dentista, la etología y las finanzas).
Las versiones de desarrollo de countreg han estado disponibles en R-Forge durante algún tiempo, una versión de CRAN está planeada para el verano de 2017.
Hace referencia a Cameron, A. Colin y Pravin K. Trivedi. 2013. Análisis de regresión de los datos de recuento. 2ª ed. Cambridge: Cambridge University Press.
Kleiber, Christian y Achim Zeileis. 2016. "Visualización de regresiones de datos de recuento mediante rootogramas". Estadístico americano 70 (3): 296–303.
Tukey, John W. 1972. "Algunas pantallas gráficas y semigráficas." En Documentos Estadísticos en Honor de George W. Snedecor, editado por T. A. Bancroft, 293–316. Ames, IA: Iowa State University Press.
Zeileis, Achim, Christian Kleiber y Simon Jackman. 2008. "Modelos de regresión para recuento de datos en R". Diario del Software Estadístico 27 (8): 1–25. http://www.jstatsoft.org/v27/i08/.
useR!2017: **countreg**: Herramientas para la obtención de datos de recuento...
Palabras clave: Recuento de regresión de datos, diagnóstico de modelos, rootograma, visualización
Páginas web: https://R-Forge.R-project.org/projects/countreg
El interés en los modelos de regresión de los datos de recuento ha crecido bastante rápidamente en los últimos 20 años, impulsados parcialmente por preguntas metodologías y en parte por la disponibilidad de nuevos conjuntos de datos con características complejas (véase, por ejemplo, Cameron y Trivedi 2013). El paquete countreg para R proporciona una serie de funciones de ajuste y nuevas herramientas para el diagnóstico del modelo. Más concretamente, incorpora versiones mejoradas de funciones de ajuste para modelos de obstáculo y inflación cero que han estado disponibles a través del paquete pscl durante unos 10 años (Zeileis, Kleiber y Jackman 2008), ahora también permiten respuestas binomiales. Además, proporciona modelos de truncamiento cero para los datos sin ceros, junto con generadores de familia mboost que permiten aumentar la regresión de datos de recuento truncado cero y sintruir, lo que complementa y amplía los generadores de familias disponibles con el paquete mboost . Para visualizar los ajustes del modelo, countreg ofrece rootogramas (Tukey 1972; Histogramas kleiber y Zeileis 2016) y transformación integral de probabilidad (PIT). También hay disponible una función (genérica) para calcular (aleatorio) valores residuales cuantiles. Además, hay opciones mejoradas para los métodos predict(). Se incluyen varios conjuntos de datos nuevos de una variedad de campos (incluyendo la dentista, la etología y las finanzas).
Las versiones de desarrollo de countreg han estado disponibles en R-Forge durante algún tiempo, una versión de CRAN está planeada para el verano de 2017.
Hace referencia a Cameron, A. Colin y Pravin K. Trivedi. 2013. Análisis de regresión de los datos de recuento. 2ª ed. Cambridge: Cambridge University Press.
Kleiber, Christian y Achim Zeileis. 2016. "Visualización de regresiones de datos de recuento mediante rootogramas". Estadístico americano 70 (3): 296–303.
Tukey, John W. 1972. "Algunas pantallas gráficas y semigráficas." En Documentos Estadísticos en Honor de George W. Snedecor, editado por T. A. Bancroft, 293–316. Ames, IA: Iowa State University Press.
Zeileis, Achim, Christian Kleiber y Simon Jackman. 2008. "Modelos de regresión para recuento de datos en R". Diario del Software Estadístico 27 (8): 1–25. http://www.jstatsoft.org/v27/i08/.
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