Как классифицировать независимую переменную в модели отрицательной биномиальной регрессии - PullRequest
0 голосов
/ 03 февраля 2020

Я пытаюсь сделать свой исследовательский проект. Однако я сталкиваюсь с некоторой проблемой с точки зрения того, как создать модель отрицательной биномиальной регрессии.

Мой вопрос исследования заключается в том, как эффект мигает желтой стрелкой (FYA) с точки зрения повышения безопасности пересечения.

Моими независимыми переменными являются - до и после установки FYA - номер пересечения (например, 4-стороннее пересечение, 2-полосное или 3-стороннее и т. Д. c) - какова предыдущая операция сигнала

Зависимая переменная - общее количество сбоев

Мой вопрос: мне нужно знать, влияет ли до и после установленного FYA на общее количество сбоев, исходя из количества пересечений и предыдущего сигнала операция. Так есть ли способ сгруппировать это вместе в отрицательной биномиальной модели?

Это то, о чем я думаю

nbmod<-glm.nb(total crashes ~ beforeandafter + as.factor(intersetion:beforeandafter) + previousoperation:beforeandafter , link=log, data=PSRC)

Будут ли функции A: B сгруппированы в те две категории вместе?

Спасибо

...