Вопросы с тегом «poisson-distribution»

У меня есть набор данных об инцидентах по сезонам редких заболеваний. Например, скажем, было 180 случаев весной, 90 летом, 45 осенью и 210 зимой. Я борюсь с тем, уместно ли прикреплять стандартные ошибки к этим числам. Цели исследования являются выводными в том смысле, что мы ищем сезонную картину заболеваемости, которая …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

Недавно я столкнулся с двумерным распределением Пуассона, но меня немного смущает, как его можно получить. Распределение дается: P ( X = x , Y = y ) = e - ( θ 1 + θ 2 + θ 0 ) θ x 1х ! θ у 2у ! m i …

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

Предположим, что X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} являются случайными переменными, которые следуют за распределением Пуассона со средним λλ \lambda . Как я могу доказать, что нет объективной оценки количества 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda} ?

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

У меня есть когорта пациентов с разной продолжительностью наблюдения. Пока что я не обращаю внимания на временной аспект, и мне просто нужно смоделировать бинарный исход - болезнь / нет болезни. Я обычно делаю логистическую регрессию в этих исследованиях, но другой мой коллега спросил, будет ли регрессия Пуассона такой же уместной. …

13 logistic  poisson-distribution 

Мне было интересно, как вы будете генерировать данные из уравнения регрессии Пуассона в R? Я немного растерялся, как подойти к проблеме. Поэтому, если я предполагаю, что у нас есть два предиктора и X 2, которые распределены N ( 0 , 1 ) . И перехват равен 0, и оба коэффициента …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- …

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 

У меня есть следующая модель: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... и это сводный результат. > 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 …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Я использовал stl () в R, чтобы разложить данные счетчиков на трендовые, сезонные и нерегулярные компоненты. Результирующие значения тренда больше не являются целыми числами. У меня есть следующие вопросы: Является ли stl () подходящим способом для десезонализации данных подсчета? Поскольку результирующий тренд больше не оценивается как целое, могу ли я …

12 r  time-series  poisson-distribution 

В настоящее время я анализирую данные из серии поведенческих экспериментов, которые все используют следующую меру. Участников этого эксперимента просят выбрать подсказки, которые (вымышленные) другие люди могли бы использовать, чтобы помочь решить серию из 10 анаграмм. Участники должны верить, что эти другие люди либо получат, либо потеряют деньги, в зависимости от …

12 poisson-distribution  count-data 

Здесь, в Википедии, написано: Для достаточно больших значений λλλ (скажем, λ>1000λ>1000λ>1000 ) нормальное распределение со средним λλλ и дисперсией λλλ (стандартное отклонение λ−−√λ\sqrt{\lambda} ) является отличным приближением к распределению Пуассона. Если λλλ больше, чем приблизительно 10, то нормальное распределение является хорошим приближением, если выполняется соответствующая коррекция непрерывности, то есть P(X≤x),P(X≤x),P(X …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

Мне дали набор данных, который содержит количество наград, заработанных учащимися в одной средней школе, где предикторами количества полученных наград являются тип программы, в которую был зачислен учащийся, и балл по их итоговому экзамену по математике. Мне было интересно, может ли кто-нибудь сказать мне, почему модель линейной регрессии может быть непригодной …

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

Я пытаюсь настроить модель Пуассона с нулевой раздувкой в ​​R и JAGS. Я новичок в JAGS, и мне нужно некоторое руководство о том, как это сделать. Я пытался со следующим, где у [я] является наблюдаемой переменной model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

Из некоторых заметок машинного обучения, говорящих о некоторых дискриминационных методах классификации, в частности о логистической регрессии, где у - метка класса (0 или 1), а х - данные, говорится, что: если x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) и x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , то p(y|x)p(y|x)p(y|x) будет логистическим. Почему это правда?

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

Я провожу исследование, чтобы посмотреть на различия в плотности и богатстве видов рыб при использовании двух разных методов подводной визуальной переписи. Мои данные изначально были данными подсчета, но затем они обычно меняются на плотность рыбы, но я все же решил использовать Poisson GLM, что, я надеюсь, правильно. model1 <- glm(g_den …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

В иерархической модели данных где на практике типичным является выбор значений ( , что среднее значение и дисперсия гамма-распределения примерно соответствуют среднему значению и дисперсии данных (например, Clayton and Kaldor, 1987 "Эмпирические байесовские оценки стандартизированных по возрасту относительных рисков для картирования заболеваний", " Биометрия" ). Очевидно, что это только специальное …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter