Запитання з тегом «poisson-distribution»

Я схрещую валідацію моделі, яка намагається передбачити кількість. Якби це була проблема бінарної класифікації, я б обчислював AUC, що перевершується, і якщо це проблема з регресією, я б обчислював RMSE або MAE, що не перевищується. Для моделі Пуассона, які показники помилок можна використовувати для оцінки "точності" позапробних прогнозів? Чи є …

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

Зачинено. Це питання поза темою . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно було тематичним для перехресної перевірки. Закрито 2 роки тому . Я використовую caret, щоб запустити перехрещений випадковий ліс над набором даних. Змінна Y - фактор. У моєму наборі даних немає NaN, Inf …

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 щойно натрапив на цю статтю , в якій описано, як обчислити повторюваність (він же - надійність, також внутрішньокласова кореляція) вимірювання за допомогою моделювання змішаних ефектів. R-код буде: #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 

У мене є такий результат: 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 шукаю деяку інформацію про різницю між біноміальною, негативною біноміальною та пуассоновою регресією та для яких ситуацій ці регресії найкраще підходять. Чи є тести, які я можу виконати в SPSS, які можуть сказати мені, який із цих регресій є найкращим для моєї ситуації? Крім того, як запустити пуассонський або негативний …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

Я студент з нижчих класів і маю проект для свого класу ймовірностей. В основному я маю набір даних про урагани, які впливали на мою країну протягом ряду років. У моїй книжці ймовірностей ("Ймовірність та статистика з R") є (не повний) приклад того, як перевірити, чи відповідають дані за розподілом Пуассона, …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process 

Я намагаюся моделювати дані підрахунку в R, які, мабуть, нерозподілені (параметр дисперсії ~ .40). Це, мабуть, причина glmз family = poissonабо негативною біноміальною ( glm.nb) моделлю не є істотною. Коли я дивлюсь на описи моїх даних, у мене немає типового перекосу даних підрахунку, і залишки в двох моїх експериментальних умовах …

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

Нещодавно я почав працювати в клініці з туберкульозу. Періодично ми зустрічаємось, щоб обговорити кількість випадків захворювання на туберкульоз, які ми зараз лікуємо, кількість проведених тестів тощо. Я хотів би почати моделювати ці показники, щоб ми не просто здогадувались, чи є щось незвичне чи ні. На жаль, я мало навчався у …

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

У мене є питання щодо випадкових змінних. Припустимо , що у нас є дві випадкові величини і . Скажімо, - Пуассон, розподілений з параметром , а - Пуассон, розподілений з параметром .Y X λ 1 Y λ 2XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 Коли ви будуєте перелом з і називаєте це випадковою змінною , як …

22 random-variable  poisson-distribution 

Регресія Пуассона - це GLM з функцією log-link. Альтернативний спосіб моделювання нерозподілених даних підрахунку - це попередня обробка, взяття журналу (а точніше, журналу (1 + кількість) для обробки 0). Якщо ви регресуєте з мінімальними квадратами для відповідей підрахунку журналів, це пов’язано з регресією Пуассона? Чи може вона впоратися з подібними …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Співробітниця аналізує деякі біологічні дані для своєї дисертації з деякою неприємною гетероседастичністю (малюнок нижче). Вона аналізує це за змішаною моделлю, але все ще має проблеми з залишками. Перетворення змінних відповідей змін журналу очищує речі, і на основі відгуків на це питання, здається, є відповідним підходом. Однак спочатку ми думали, що …

20 mixed-model  poisson-distribution  biostatistics 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

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 

Якщо у мене є випадкові величини , які Пуассон розподілено з параметрами , який розподіл (тобто цілий поверх середнього)?X1,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 Сума Пуассона - це також Пуассон, але я недостатньо впевнений у статистиці, щоб визначити, чи це те саме для вищезазначеного випадку.

20 poisson-distribution  average 

Skellam Розподіл описує різницю між двома змінними , які мають розподіл Пуассона. Чи існує подібний розподіл, який описує різницю між змінними, які слідують за негативними біноміальними розподілами? Мої дані виробляються методом Пуассона, але містять неабияку кількість шуму, що призводить до надмірної дисперсії в розповсюдженні. Таким чином, моделювання даних з негативним …

18 distributions  modeling  poisson-distribution  negative-binomial  skellam 

У мене є наступна гістограма даних про підрахунок. І я хотів би пристосувати до нього дискретний розподіл. Я не впевнений, як мені це робити. Чи слід спочатку накласти на гістограму дискретний розподіл, скажімо, негативний біноміальний розподіл, щоб я отримав параметри дискретного розподілу, а потім запустив тест Колмогорова – Смірнова для …

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