问题标签 [gamma-distribution]

我正在尝试使用伽马分布拟合混合效果模型。最基本的模型有 1 个固定预测变量和 1 个随机效应。无论我指定哪个链接（我尝试过 log、identity 和 inverse），我都会收到以下错误。我的真实数据在 Y 中为零，但即使我应用只有正 Y 的模拟数据，如下所示，它也会引发相同的错误。

我搜索了 SO，找不到另一个遇到此错误的人。我的语法不正确吗？

谢谢你的帮助。

我已经坚持了一段时间，这可能是一件很简单的事情，但是嘿，我陷入了困境。

我一直在使用这个flexsurv包，我有以下

我正在尝试推断这些系数，并获得 1:1000 的值

任何人都可以请帮助...非常感谢

我需要计算 Gamma 累积分布，这似乎与计算不完全 beta 函数相当。Excel 确实有一个包含的计算器，但我没有发现使用过的算法的痕迹。你们中有人知道计算此函数的准确方法吗？我尝试了以下，从网站翻译成 VB.NET，但它给出了愚蠢的结果：

谢谢！

我想使用从伽马分布获得的变量来控制海龟生成的时间。以下是示例程序语法。

如果道路左边的patch是空的并且decrement-timer为0，它会生成一个turtle。然后它激活递减定时器。这条路从左端开始，在右端结束。但是，使用这种语法，不可能生成第二个和后续的海龟。如果你能给我建议，我会很高兴的。谢谢你。

我正在将模型的 R 和 SAS 的 GLM 输出与 Gamma 分布进行比较。点估计是相同的，但它们对标准误差的估计不同，因此 p 值不同。

有谁知道为什么？我想知道 R 和 SAS 是否使用不同的方法来估计标准误差？也许 MLE 与矩量法？

R 示例代码

使用此处生成的相同数据，我使用以下代码在 SAS 中运行模型：

R的输出如下：

SAS的输出：

介绍

我正在尝试构建一个 GLM，它根据鱼群的大小和年龄来模拟鱼群标本所产卵的数量（质量）。

因此，变量是：

• eggW：产卵的总质量，一个介于 300 和 30000 之间的连续正变量。

• fishW：鱼的质量，连续的和正的，范围在 3 到 55 之间。

• age: 1 年或 2 年。

没有 0，没有 NA。

在检查并意识到假设正态分布可能不合适后，我决定使用 Gamma 分布。我选择 Gamma 基本上是因为变量是正数且连续的，随着值的增加，方差会增加，并且看起来是倾斜的，如下图所示。

eggW 值的频率分布：

fishW 与 eggW：

编码

maxit在看到此页面的帖子上建议的错误解决方案后，我添加了该因素glm.fit: algorithm did not converge，并且它起作用了。

我选择使用它link=identity是因为用生物学术语对结果进行更明显和直接的解释，而不是使用inverse或log链接。

因此，上面的代码会产生下一条消息：

警告消息：
1：在 log(ifelse(y == 0, 1, y/mu)) 中：产生了 NaN
2：由于发散而截断了步长

重要 的是，如果删除变量并且只保留年龄，则不会显示错误警告。如果使用链接，则不会报告错误。fishWlog

问题

如果我的模型设计背后的基本原理是可以接受的，我想了解为什么会报告这些错误以及如何解决或避免它们。无论如何，我将不胜感激任何批评或建议。

我想计算多元狄利克雷分布的密度，并从这种分布中生成随机实现。就像函数 dmvnorm 对多元正态分布所做的那样。我为正态分布找到了这个，我想知道是否有一个函数可以为 Dirichlet 和 Gamma 分布做到这一点：

我在 R 中有一个图，我试图在 ggplot2 中复制它。我有以下代码：

我试图在 ggplot2 中复制这个情节，这是我能得到的最接近的情节。

假设我有使用以下方法生成的变量 x：

我怎么能适应伽马分布呢？

如何生成具有二元伽马分布的随机数。密度为：

F _{( X , Y )} ( x , y ) = α ^p+q x ^p-1 (yx) ^q-1 e ^-αy / [Γ( p ) Γ( q )],