«poisson-distribution» etiketlenmiş sorular

Verileri bir hiyerarşik model içerisinde burada \ lambda \ sim \ textrm {Gama} (\ a \ P) uygulamada tipik olarak görünmektedir değerlerine (seçilmek için \ alfa, \ beta) gama dağılımının ortalaması ve varyansı kabaca y verilerinin ortalaması ve varyansı ile kabaca eşleşecektir (örneğin, Clayton ve Kaldor, 1987 "Hastalık Haritalaması için …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

Kod kusurları yakınlık gibi kod karmaşıklığı metrikleri ile ilişkilendirmek istiyorum. Yaygın bir model, bunu, kodlamanın ne kadar zaman harcandığı ve yoğunluğun kod karmaşıklığının bir fonksiyonu olduğu bir Poisson süreci olarak görmektir. Regresyon yapabilir ve önem değerleri vb. Edinebilirim. Ancak, sonuçları görselleştirmek benim için zor (ve daha az matematik eğilimli meslektaşlarım …

11 regression  data-visualization  poisson-distribution 

7 gün boyunca bireylerin gerçekleştirdiği eylem sayısını içeren bir veri setim var. Özel eylem bu soru için geçerli olmamalıdır. Veri kümesi için bazı tanımlayıcı istatistikler: AralıkAnlamına gelmekVaryansGözlem sayısı0 - 77218.22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} & 0 - 772 \\ \hline \text{Mean} & 18.2 \\ \hline \text{Variance} & 2791 \\ …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

Sıfır şişirilmiş kuş sayılarını analiz etmek için R paketi pscl'yi kullanarak sıfır şişirilmiş sayım modelleri uygulamak istiyorum . Ancak, ana işlevlerden biri için ( ? Zeroinfl ) dokümantasyonda verilen örneğe bir göz atarak, bu modellerin gerçek avantajından şüphe etmeye başladım. Burada verilen örnek koda göre, sıfır bileşen için regresyonlu standart …

11 r  poisson-distribution  zero-inflation 

İlk olarak, Poisson dağılımının "kararlı" olup olmadığı hakkında bir sorum var. Çok naif (ve "kararlı" dağılımlar hakkında çok emin değilim), MGF'nin ürününü kullanarak Poisson dağıtılmış RV'lerin doğrusal bir kombinasyonunun dağıtımını yaptım. Parametre, bireysel RV'lerin parametrelerinin doğrusal kombinasyonuna eşit olan başka bir Poisson elde ediyorum. Bu yüzden Poisson'un "kararlı" olduğu sonucuna …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

Şu anda zaman içinde bazı sayım verilerinin GLM (ve sonunda GAM) içeren bir proje üzerinde çalışıyorum. Normalde bunu SAS'ta yapardım, ama R'ye geçmeye çalışıyorum ve ... sorunları yaşıyorum. Aşağıdakileri kullanarak veri saymak için bir GLM taktığımda: cdi_model <- glm(counts ~ exposure + covariate + month, data=test, family = poisson) Alırım: …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Herkes sıfır şişirilmiş Poisson beklenen değer ve varyans, olasılık kütle fonksiyonu ile nasıl gösterebilir f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} burada olasılık gözlem binom işlemle sıfırdır ve olmasıdır Poisson ortalamasıdır türetilmiştir?ππ\piλλ\lambda Sonuç beklenen değer ve varyans .μ=(1−π)λμ=(1−π)λ\mu =(1-\pi)\lambdaμ+π1−πμ2μ+π1−πμ2\mu+ …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

Poisson dağılımı, sürekli verilerin yanı sıra ayrık verilerin analizinde kullanılabilir mi? Yanıt değişkenlerinin sürekli olduğu ancak normal dağılım yerine bir poisson dağılımına benzeyen birkaç veri setim var. Bununla birlikte, poisson dağılımı ayrı bir dağılımdır ve genellikle sayılar veya sayımlarla ilgilidir.

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Benim sorum Poisson regresyonunu ve genel olarak GLM'leri iyi anlamadığımı ortaya koyuyor. Sorumu açıklamak için bazı sahte veriler: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) Psuedo-R2'yi döndürmek için bazı özel işlevler: ### functions of pseudo-R2 psuR2 <- function(null.dev, …

11 generalized-linear-model  poisson-distribution 

Aşağıdaki modele sahip olduğumu söyle: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} Ve verilerimden ve için posteriorları . Söylüyorum (veya ölçme) eğer bir Bayes yolu var mı ve olan aynı ya da farklı ?λ …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

Vikipedi kullanarak iki Poisson rassal değişkeninin toplamından kaynaklanan olasılık kütle fonksiyonunu hesaplamanın bir yolunu buldum. Ancak, benim yaklaşımımın yanlış olduğunu düşünüyorum. Let ortalama iki bağımsız Poisson değişkenler ve , burada ve sabitleri, o olasılık üreten fonksiyonu vardır ile verilir Şimdi, bir Poisson rassal değişkeni için olasılık üreten fonksiyonun kullanarak, iki …

10 distributions  poisson-distribution 

İki bağımsız rastgele değişkenimiz X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p) ve X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda) ise, olasılık kütle fonksiyonu X1+X2X1+X2X_1 + X_2nedir? Not: Bu benim için bir ödev değil.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

Ben sayım verileri için bir Poisson regresyon modeli kullanıyorum ve nedenleri olup olmadığını merak ediyorum değil parametre tahminleri için sağlam standart hata kullanılır? Özellikle, sağlam olmayan tahminlerimin bazıları önemli olmadığından (örneğin, p = 0.13), ancak güçlü olan tahminlerimin önemli olmasından endişe duyuyorum (p <0.01). SAS'ta bu, proc genmod(örn repeated subject=patid;.) …

10 poisson-distribution  robust 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion