Double Generalized Beta-Binomial and Negative Binomial Regression Models

Overdispersion is a common phenomenon  in count datasets, that can greatly affect inferences about the model. In this paper develop three joint mean and dispersion regression models in order to fit overdispersed data. These models are based on  reparameterizations of the beta-binomial and negative b...

Full description

Autores:
Cepeda-Cuervo, Edilberto
Cifuentes-Amado, María Victoria
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/66509
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/66509
http://bdigital.unal.edu.co/67537/
Palabra clave:
51 Matemáticas / Mathematics
31 Colecciones de estadística general / Statistics
Bayesian Approach
Beta-Binomial Distribution
Distribution
Gamma Distribution
Negative Binomial
Overdispersion
Poisson Distribution
Distribución beta-binomial
Distribución binomial negativa
Distribución de Poisson
Distribución gamma
Enfoque bayesiano
Sobredispersión.
Rights
openAccess
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description Overdispersion is a common phenomenon  in count datasets, that can greatly affect inferences about the model. In this paper develop three joint mean and dispersion regression models in order to fit overdispersed data. These models are based on  reparameterizations of the beta-binomial and negative binomial distributions. Finally, we propose a Bayesian approach to estimate the parameters of the overdispersion regression models and use it to fit a school absenteeism dataset.
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