Вопросы с тегом «poisson-distribution»

Я перекрестно проверяю модель, которая пытается предсказать счет. Если бы это была проблема бинарной классификации, я бы вычислял AUC вне складывания, а если бы это была проблема регрессии, я бы вычислял среднеквадратичное среднеквадратичное значение или MAE. Для модели Пуассона какие метрики ошибок я могу использовать для оценки «точности» прогнозов вне …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я ищу некоторую информацию о разнице между биномиальной, отрицательной биномиальной и пуассоновской регрессией и для каких ситуаций эти регрессии лучше всего подходят. Могу ли я выполнить какие-либо тесты в SPSS, чтобы определить, какая из этих регрессий лучше всего подходит для моей ситуации? Кроме того, как мне запустить пуассоновский или отрицательный …

27 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

У меня есть следующий вывод: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

Я студент, и у меня есть проект для моего класса вероятности. По сути, у меня есть набор данных об ураганах, которые воздействовали на мою страну в течение ряда лет. В моей Книге вероятностей (Вероятность и статистика с R) есть (не полный) пример того, как проверить, соответствуют ли данные распределению Пуассона, …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process 

Я пытаюсь смоделировать данные подсчета в R, которые, по-видимому, недостаточно распределены (параметр дисперсии ~ .40). Вероятно, поэтому модель glmс family = poissonили отрицательной биномиальной ( glm.nb) не имеет значения. Когда я смотрю на описания моих данных, у меня нет типичной асимметрии данных подсчета, и остатки в моих двух экспериментальных условиях …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

Недавно я начал работать в туберкулезной клинике. Мы периодически встречаемся, чтобы обсудить количество случаев туберкулеза, которые мы сейчас лечим, количество проведенных тестов и т. Д. Я хотел бы начать моделировать эти показатели, чтобы мы не просто угадали, является ли что-то необычным или нет. К сожалению, у меня было очень мало …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

У меня есть вопрос относительно случайных величин. Предположим , что у нас есть две случайные величины и . Скажем, - это распределение Пуассона с параметром , а - это распределение Пуассона с параметром .Y X λ 1 Y λ 2ИксИксXYYYИксXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 Когда вы строите трещину из и называете ее случайной переменной …

22 random-variable  poisson-distribution 

Пуассоновская регрессия - это GLM с функцией log-link. Альтернативный способ моделирования данных с ненормально распределенным счетчиком - это предварительная обработка путем взятия журнала (или, скорее, журнала (1 + счет) для обработки 0). Если вы выполняете регрессию методом наименьших квадратов в ответах на количество журналов, связано ли это с регрессией Пуассона? …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Сотрудница анализирует некоторые биологические данные для своей диссертации с некоторой неприятной гетероскедастичностью (рисунок ниже). Она анализирует это по смешанной модели, но все еще имеет проблемы с остатками. Лог-преобразование переменных ответа проясняет ситуацию и на основе обратной связи по этому вопросу, похоже, является подходящим подходом. Первоначально, однако, мы думали, что существуют …

20 mixed-model  poisson-distribution  biostatistics 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Если у меня есть случайные величины , которые распределены по Пуассону с параметрами , каково распределение (т. Целое число среднего значения)?λ 1 , λ 2 , … , λ n Y = ⌊ ∑ n i = 1 X iX1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_nλ1,λ2,…,λnλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots, \lambda_nY=⌊∑ni=1Xin⌋Y=⌊∑i=1nXin⌋Y=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^n X_i}{n}\right\rfloor Сумма Пуассона - это тоже Пуассон, но …

20 poisson-distribution  average 

Skellam Распределение описывает разницу между двумя переменными , которые имеют распределение Пуассона. Существует ли подобное распределение, которое описывает разницу между переменными, которые следуют отрицательным биномиальным распределениям? Мои данные получены с помощью процесса Пуассона, но содержат значительное количество шума, что приводит к чрезмерному рассредоточению в распределении. Таким образом, моделирование данных с …

18 distributions  modeling  poisson-distribution  negative-binomial  skellam 

У меня есть следующая гистограмма данных подсчета. И я хотел бы приспособить к этому дискретное распределение. Я не уверен, как я должен идти об этом. Должен ли я сначала наложить на гистограмму дискретное распределение, скажем, отрицательное биномиальное распределение, чтобы получить параметры дискретного распределения, а затем выполнить тест Колмогорова – Смирнова …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial