Вопросы с тегом «poisson-distribution»

Из-за факториала в распределении Пуассона становится непрактичным оценивать модели Пуассона (например, с использованием максимальной вероятности), когда наблюдения велики. Так, например, если я пытаюсь оценить модель для объяснения количества самоубийств в конкретном году (доступны только годовые данные) и скажу, что каждый год совершаются тысячи самоубийств, неправильно ли выражать самоубийства сотнями , …

17 modeling  poisson-distribution  large-data 

Я действительно ошеломлен тем фактом, что Poisson GLM принимает нецелые числа! Посмотрите: Данные (содержание data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 R скрипт: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

Итак, мы знаем, что сумма nnn пуассонов с параметром λλ\lambda сама является пуассоном с nλnλn\lambda . Поэтому гипотетически, можно взять x∼poisson(λ=1)x∼poisson(λ=1)x \sim poisson(\lambda = 1) и говорят , что это на самом деле ∑n1xi∼poisson(λ=1)∑1nxi∼poisson(λ=1)\sum_1^n x_i \sim poisson(\lambda = 1) , где каждый из xixix_i есть: xi∼poisson(λ=1/n)xi∼poisson(λ=1/n)x_i \sim poisson(\lambda = 1/n) …

16 poisson-distribution  central-limit-theorem  asymptotics 

Отрицательное биномиальное распределение стало популярной моделью для подсчета данных (в частности, ожидаемое количество считываний секвенирования в пределах данной области генома из данного эксперимента) в биоинформатике. Объяснения различаются: Некоторые объясняют это как то, что работает как распределение Пуассона, но имеет дополнительный параметр, предоставляющий больше свободы для моделирования истинного распределения с дисперсией, …

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

Распределение Пуассона может измерять события в единицу времени, а параметр равен λλ\lambda . Экспоненциальное распределение измеряет время до следующего события с параметром 1λ1λ\frac{1}{\lambda} . Можно преобразовать одно распределение в другое, в зависимости от того, проще ли моделировать события или время. Теперь гамма-пуассон - это «растянутый» пуассон с большей дисперсией. Распределение …

16 poisson-distribution  negative-binomial  gamma-distribution  exponential-family 

Какова подходящая стратегия для решения, какую модель использовать с данными подсчета? У меня есть данные подсчета, которые мне нужно моделировать как многоуровневые модели, и мне (на этом сайте) было рекомендовано, что лучший способ сделать это - через ошибки или MCMCglmm. Однако я все еще пытаюсь узнать о байесовской статистике, и …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

Я часто видел советы по проверке того, является ли подход Пуассона более рассредоточенным, включая деление остаточного отклонения на степени свободы. Результирующее соотношение должно быть «примерно 1». Вопрос в том, о каком диапазоне мы говорим о «приблизительном» - каково соотношение, которое должно вызывать сигналы тревоги для рассмотрения альтернативных форм моделей?

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

Оригинальный вопрос (25.07.14): Имеет ли смысл эта цитата из новостных СМИ или есть лучший статистический способ просмотра потока недавних авиационных происшествий? Однако Барнетт также обращает внимание на теорию распределения Пуассона, которая подразумевает, что короткие интервалы между авариями на самом деле более вероятны, чем длинные. «Предположим, что в среднем происходит один …

15 probability  poisson-distribution 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

У меня есть база данных событий (то есть переменная дат) и связанных ковариат. События генерируются нестационарным пуассоновским процессом с параметром, являющимся неизвестной (но, возможно, линейной) функцией некоторых ковариат. Я думаю, что пакет NHPoisson существует только для этой цели; но после 15 часов безуспешных исследований мне все еще далеко не узнать, …

15 r  poisson-distribution  poisson-process 

Я ищу несколько хороших примеров ситуаций, которые не подходят для моделирования с распределением Пуассона, чтобы помочь мне объяснить распределение Пуассона студентам. В качестве примера, который можно смоделировать с помощью распределения Пуассона, обычно используют количество покупателей, приходящих в магазин за интервал времени. Я ищу контрпример в аналогичном ключе, то есть ситуацию, …

15 poisson-distribution  teaching 

Когда мы рассматриваем сценарии теории массового обслуживания, когда отдельные лица прибывают в обслуживающий узел и выстраиваются в очередь, обычно для моделирования времени прибытия используется процесс Пуассона. Эти сценарии возникают при проблемах сетевой маршрутизации. Я был бы признателен за интуитивное объяснение того, почему пуассоновский процесс лучше всего подходит для моделирования прибытий.

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

У меня есть набор данных, который я ожидаю, чтобы следовать распределению Пуассона, но он разбросан примерно в 3 раза. В настоящее время я моделирую эту избыточную дисперсию, используя что-то вроде следующего кода в R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = rawDist …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

В «Анализе данных» Д.С. Сивии происходит вывод распределения Пуассона из биномиального распределения. Они утверждают, что распределение Пуассона является предельным случаем биномиального распределения при M→∞M→∞M\rightarrow\infty , где - количество испытаний.MMM Вопрос 1: Как интуитивно понять этот аргумент? Вопрос 2: Почему предел большого в Равен , Где - количество успехов в испытания? …

14 binomial  poisson-distribution  combinatorics  intuition  probability-calculus 

Я заметил, что в нормальном распределении вероятность равна нулю, в то время как для распределения Пуассона она не будет равна нулю, когда является неотрицательным целым числом.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Мой вопрос: равна ли вероятность любой константы в нормальном распределении нулю, потому что она представляет площадь под любой кривой? Или это просто правило для …

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution