«poisson-distribution» etiketlenmiş sorular

Nadir bir hastalığın mevsimine göre olay vakaları veri kümem var. Örneğin, ilkbaharda 180, yazın 90, sonbaharda 45 ve kış aylarında 210 vaka olduğunu varsayalım. Bu sayılara standart hatalar eklemenin uygun olup olmadığı konusunda mücadele ediyorum. Araştırma hedefleri, gelecekte tekrarlayabilecek hastalık insidansında mevsimsel bir model aradığımız anlamında yetersizdir. Böylece, sezgisel olarak, …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

Son zamanlarda iki değişkenli Poisson dağılımıyla karşılaştım, ancak nasıl türetilebileceği konusunda biraz kafam karıştı. Dağıtım: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Toplayabildiğim kadarıyla, \ theta_ {0}θ0θ0\theta_{0} terimi XXX ve Y arasındaki korelasyonun bir ölçüsüdür YYY; dolayısıyla, XXX ve YYY bağımsız olduğunda, θ0=0θ0=0\theta_{0} = 0 ve dağılım …

14 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

R'de bir Poisson regresyon denkleminden nasıl veri üreteceğinizi merak ediyordum. Soruna nasıl yaklaşacağım konusunda kafam karıştı. Ben varsayarsak yüzden iki yordayıcılarını var ve X 2 dağıtılır N ( 0 , 1 ) . Ve kesme noktası 0'dır ve her iki katsayı 1'e eşittir. Sonra tahminim basitçe:X1X1X_1X2X2X_2N(0,1)N(0,1)N(0,1) log(Y)=0+1⋅X1+1⋅X2log⁡(Y)=0+1⋅X1+1⋅X2\log(Y) = 0+ 1\cdot …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Varsayalım ki X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} ortalama ile Poisson dağılımına uyduğu iid rasgele değişkenlerdir λλ \lambda . \ Dfrac {1} {\ lambda} miktarının tarafsız bir tahmincisinin olmadığını nasıl kanıtlayabilirim 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda} ?

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Farklı takip süresine sahip bir hasta grubum var. Şimdiye kadar zaman yönünü göz ardı ediyorum ve sadece bir ikili sonuç hastalığı modellemem gerekiyor / hastalık yok. Bu çalışmalarda genellikle lojistik regresyon yapıyorum, ancak başka bir kolejim Poisson regresyonunun da uygun olup olmadığını sordu. Ben bu poisson içine değil ve bu …

13 logistic  poisson-distribution 

Çok büyük bir veri setim var ve yaklaşık% 5 rasgele değerler eksik. Bu değişkenler birbiriyle ilişkilidir. Aşağıdaki örnek R veri kümesi sadece yapay korelasyonlu verilere sahip bir oyuncak örneğidir. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Aşağıdaki modele sahibim: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... ve bu özet çıktı. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 4088 -2019 4039 Random effects: …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Sayım verilerini trend, mevsimsel ve düzensiz bileşenlere ayırmak için R'de stl () kullandım. Ortaya çıkan trend değerleri artık tamsayı değildir. Aşağıdaki sorularım var: Stl () sayım verilerini mevsimsellikten arındırmak için uygun bir yöntem midir? Sonuçta ortaya çıkan eğilim artık tamsayı olarak değerlendirilmediğinden, trend bileşenlerini modellemek için lm () kullanabilir miyim?

12 r  time-series  poisson-distribution 

Şu anda aşağıdaki ölçütleri kullanan bir dizi davranışsal deneyden veri analiz ediyorum. Bu deneydeki katılımcılardan, diğer insanların bir dizi 10 anagramı çözmek için kullanabileceği ipuçlarını seçmeleri istenir. Katılımcılar, bu diğer insanların anagramları çözmedeki performanslarına bağlı olarak ya kazanacak ya da kaybedeceklerine inanmaya yönlendirilir. İpuçları ne kadar yardımcı olduklarına göre değişir. …

12 poisson-distribution  count-data 

İşte Wikipedia şöyle der: Yeterince büyük λλλ değerleri için (örneğin λ>1000λ>1000λ>1000 ), ortalama λλλ ve varyans λλλ (standart sapma λ−−√λ\sqrt{\lambda} ) ile normal dağılım , Poisson dağılımına mükemmel bir yaklaşımdır. Eğer λλλ 10 ° C'den daha yüksektir, uygun bir süreklilik düzeltmesi, yani gerçekleştirilir, daha sonra normal dağılım iyi bir yaklaşımdır …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

Bir lisede öğrenciler tarafından kazanılan ödüllerin sayısını içeren bir veri seti verildi, burada kazanılan ödül sayısının yordayıcıları, öğrencinin kayıtlı olduğu program türünü ve matematikteki final sınavlarındaki puanı içeriyordu. Birisi bana neden bu durumda doğrusal bir regresyon modelinin uygun olmadığını ve Poisson regresyonunu kullanmanın daha iyi olacağını söyleyebilir miydi? Teşekkürler.

12 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  count-data 

Topladığım sayım verileri için Poisson regresyonunu model oluşturmak için kullanıyorum. Bunu kullandığım glmR fonksiyonunu kullanarak yapıyorum family = "poisson". Olası modelleri değerlendirmek için (birkaç tahmincim var) AIC'yi kullanıyorum. Çok uzak çok iyi. Şimdi çapraz doğrulama yapmak istiyorum. Zaten paket cv.glmişlevini kullanarak bunu başardı boot. Gönderen belgelere ait cv.glmI Eğer anlamlı …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

R ve JAGS'de sıfır şişirilmiş bir poisson modeli kurmaya çalışıyorum. JAGS için yeniyim ve bunun nasıl yapılacağı konusunda bazı rehberliğe ihtiyacım var. Aşağıdakileri deniyorum burada y [i] gözlenen değişken model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] <- ilogit(theta[i]) x[i] ~ dbern(pro[i]) y[i] <- …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

Bazı ayrımcı sınıflandırma yöntemlerinden, özellikle y'nin sınıf etiketi (0 veya 1) ve x'in veriler olduğu lojistik regresyondan bahseden bazı makine öğrenimi notlarından, şöyle söylenir: Eğer x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) ve x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , daha sonra p(y|x)p(y|x)p(y|x) lojistik olacaktır. Bu neden doğru?

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

İki farklı sualtı görsel sayım yöntemi kullanırken balık yoğunluğu ve balık türü zenginliği farklılıklarına bakmak için araştırma yapıyorum. Verilerim aslında verileri sayıyordu, ancak genellikle bu balık yoğunluğuna değiştirildi, ancak hala umarım doğru olan bir Poisson GLM kullanmaya karar verdim. model1 <- glm(g_den ~ method + site + depth, poisson) 3 …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset