search for: overdispers

...on - using parameter estimates for QAICc Hello, I am using lmer (package lme4), for a GLMM, where I am modeling overdispered data with 1 random effect and several fixed effects. I want to use QAICc for my model selection, however I have 2 concerns 1) I don't know how to properly estimate the overdispersion parameter (c_hat), which is needed to calculate QAICc. I believe this is done via the deviance provided and the DF (in my case I have 31 obs. but only 22 are unique, therefore 22 minus the # of parameters in model). Is this correct (deviance/df)? If the overdispersion parameter is supposed...

...de la frequencia de malformaciones por individo. > > El tamaño de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5% > > En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual > pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran > varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es > transformrar (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una > funcion normal y link= log. > > Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual > la variable independiente es una fraccion es valido....

...iones por individo. > > > > El tamaño de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5% > > > > En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual > > pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran > > varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es > > transformrar (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una > > funcion normal y link= log. > > > > Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual > > la variable independiente e...

...de la frequencia de malformaciones por individo. > > El tamaño de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5% > > En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual > pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran > varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es > transformrar (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una > funcion normal y link= log. > > Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual > la variable independiente es una fraccion es valido....

...iones por individo. > > > > El tamaño de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5% > > > > En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual > > pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran > > varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es > > transformrar (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una > > funcion normal y link= log. > > > > Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual > > la variable independiente e...

...alo de confinza por estacion de la frequencia de malformaciones por individo. El tama�o de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5% En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es transformrar (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una funcion normal y link= log. Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual la variable independiente es una fraccion es valido. En mixed effects models...

...iones por individo. > > > > El tamaño de efecto que busco es de 80 % con una siginficancia de 5% > > > > En cuanto a lo del model, estoy entre dos opciones. La razon por la cual > > pensee en un modelo negativo binomial es por que la data tiene gran > > varianza (overdispers), la otra solucion que me han recomendado es > > transformrar (boxcox) la variable dependiente y luego aplicar glm con una > > funcion normal y link= log. > > > > Mi pregunta hacerca de la funcion offset era si para este caso en el cual > > la variable independiente es...