Запитання з тегом «poisson-distribution»

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Час очікування розподілу Пуассона - це експоненціальне розподіл з параметром лямбда. Але я цього не розумію. Пуассон, наприклад, моделює кількість прибутків за одиницю часу. Як це пов’язано з експоненціальним розподілом? Скажімо, ймовірність приходу k за одиницю часу дорівнює P (k) (моделюється пуассоном), а ймовірність k + 1 - P (k …

72 distributions  poisson-distribution  exponential 

Як я можу інтерпретувати основні ефекти (коефіцієнти для матричного коефіцієнта) в регресії Пуассона? Припустимо наступний приклад: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), labels …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

Часто рекомендується взяти квадратний корінь, коли у вас є дані про підрахунок. (Для деяких прикладів з резюме див. Відповідь @ HarveyMotulsky тут або відповідь @ wuber тут .) З іншого боку, при встановленні узагальненої лінійної моделі зі змінною відповіді, розподіленою як Пуассон, журнал є канонічним посиланням . Це щось на …

57 generalized-linear-model  data-transformation  poisson-distribution  count-data  variance-stabilizing 

Стислий підсумок Чому частіше застосовується логістична регресія (з коефіцієнтом шансів) у когортних дослідженнях з бінарними результатами, на відміну від регресії Пуассона (з відносними ризиками)? Фон На моєму досвіді курси статистики та епідеміології бакалавратів та випускників, як показує мій досвід, зазвичай вчать, що логістичну регресію слід використовувати для моделювання даних з …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

Я знаю тести на нормальність, але як зробити тест на "Пуассон-Несс"? У мене є зразок ~ 1000 невід’ємних цілих чисел, які, я підозрюю, взяті з розподілу Пуассона, і я хотів би це перевірити.

41 hypothesis-testing  distributions  poisson-distribution  goodness-of-fit 

Дорогі всі - я помітив щось дивне, чого я не можу пояснити, чи не так? Підсумовуючи: ручний підхід до обчислення довірчого інтервалу в моделі логістичної регресії та функції R confint()дають різні результати. Я пережив прикладну логістичну регресію Hosmer & Lemeshow (2-е видання). У 3-й главі є приклад обчислення коефіцієнта шансів …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Мені хотілося б дізнатися, чи існує варіант боксплотів, адаптований до розподілених даних Пуассона (чи, можливо, інших розподілів)? При гауссовому розподілі вуса, розміщені при L = Q1 - 1,5 IQR і U = Q3 + 1,5 IQR, боксплот має властивість того, що буде приблизно стільки ж низьких залишків (балів нижче L), …

33 data-visualization  poisson-distribution  boxplot 

Я хочу встановити багаторівневий GLMM з розподілом Пуассона (з надмірною дисперсією) за допомогою R. На даний момент я використовую lme4, але я помітив, що нещодавно quasipoissonсім’я була видалена. Я десь бачив, що можна моделювати адитивну наддисперсію для біноміальних розподілів, додаючи випадковий перехоплення з одним рівнем за спостереження. Чи стосується це …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

Хотілося б знати, наскільки я впевнений у своєму . Хтось знає про спосіб встановити верхній і нижній рівні довіри для розподілу Пуассона?λλ\lambda Спостереження ( ) = 88нnn Середня вибірка ( ) = 47,18182λλ\lambda як би виглядала 95-відсоткова впевненість у цьому?

32 poisson-distribution  confidence-interval 

Нехай позначає функцію розподілу біномів (DF) з параметрами і оціненими за : \ початок {рівняння} B (n, p, r) = \ sum_ {i = 0} ^ r \ binom {n} {i} p ^ i (1-p) ^ {ni}, \ end {рівняння } і нехай F (\ nu, r) позначає DF Пуассона …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

Це елементарне запитання, але я не змогла знайти відповідь. У мене є два вимірювання: n1 події в часі t1 і n2 події в часі t2, обидва вироблені (скажімо) процесами Пуассона з можливо різними значеннями лямбда. Це насправді з новинної статті, яка по суті стверджує, що оскільки що вони різні, але …

30 hypothesis-testing  poisson-distribution 

Наша маленька команда вела дискусію і застрягла. Хтось знає, чи має регресія Кокса основний розподіл Пуассона. Ми мали дискусію про те, що, можливо, регресія Кокса з постійним ризиком у часі матиме схожість з регресією Пуассона із сильною дисперсією. Будь-які ідеї?

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Я створив вектор, який має розподіл Пуассона так: x = rpois(1000,10) Якщо я роблю гістограму за допомогою hist(x), розподіл виглядає як звичний звичайний розподіл у формі дзвоника. Однак тест Колмогорова-Смірноффа, який використовує, ks.test(x, 'pnorm',10,3)говорить, що розподіл суттєво відрізняється від звичайного розподілу через дуже мале pзначення. Отже, моє запитання: чим розподіл …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution