Запитання з тегом «poisson-distribution»

Через факториальне розподіл пуассона стає недоцільним оцінювати пуассонові моделі (наприклад, використовуючи максимальну ймовірність), коли спостереження великі. Так, наприклад, якщо я намагаюся оцінити модель, щоб пояснити кількість самогубств за певний рік (доступні лише щорічні дані), і скажу, що тисячі самогубств щороку є, чи неправильно виражати самогубства в сотні , щоб 2998 …

17 modeling  poisson-distribution  large-data 

Я дуже вражений тим, що Poisson GLM приймає не цілі числа! Подивіться: Дані (вміст 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 

Отже, ми знаємо, що сума отрут з параметром λ сама по собі є пуассоном з n λ . Отже, гіпотетично можна взяти x ∼ p o i s s o n ( λ = 1 ) і сказати, що це насправді ∑ n 1 x i ∼ p o i …

16 poisson-distribution  central-limit-theorem  asymptotics 

Негативний біноміальний розподіл став популярною моделлю для підрахунку даних (зокрема, очікуваної кількості зчитування послідовностей у певній області геному від заданого експерименту) у біоінформатиці. Пояснення варіюються: Деякі пояснюють це як щось, що працює як розподіл Пуассона, але має додатковий параметр, що дозволяє більше свободи моделювати справжній розподіл, причому дисперсія не обов'язково …

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

Розподіл Пуассона може вимірювати події за одиницю часу, а параметр - . Експонентний розподіл вимірює час до наступної події параметром . Можна перетворити один розподіл в інший, залежно від того, чи легше моделювати події чи час.1λλ\lambda1λ1λ\frac{1}{\lambda} Тепер гамма-пуассон - це "розтягнутий" пуассон з більшою дисперсією. Розподіл Вейбула - це "розтягнута" …

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

Яка відповідна стратегія для вирішення, яку модель використовувати для даних лічильників? У мене є кількість даних, які мені потрібні для моделювання як багаторівневої моделі, і мені було рекомендовано (на цьому веб-сайті), що найкращий спосіб зробити це через помилки або MCMCglmm. Однак я все ще намагаюся дізнатися про байєсівську статистику, і …

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

Я часто бачив поради щодо перевірки того, чи підходить модель Пуассона надмірно розсіяною, що включає ділення залишкового відхилення на ступінь свободи. Отримане співвідношення має бути «приблизно 1». Питання полягає в тому, про який діапазон ми говоримо для "приблизного" - що таке співвідношення, яке повинно запускати тривогу для розгляду альтернативних форм …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

Оригінальне запитання (25.07.14): Чи має сенс ця цитата ЗМІ, чи існує кращий статистичний спосіб перегляду пластика останніх авіакатастроф? Однак Барнетт також звертає увагу на теорію розподілу Пуассона, з якої випливає, що короткі проміжки між аваріями насправді є більш вірогідними, ніж довгі. "Припустимо, що в середньому трапляється одна смертельна аварія на …

15 probability  poisson-distribution 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

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 мене є база даних про події (тобто змінна дата) та пов'язані з ними коріаріати. Події породжуються нестаціонарним процесом Пуассона, параметр якого є невідомою (але можливо лінійною) функцією деяких коваріатів. Я думаю, що пакет NHPoisson існує саме для цієї мети; але після 15 годин невдалого дослідження я ще ніде не …

15 r  poisson-distribution  poisson-process 

Я шукаю кілька хороших прикладів ситуацій, які не підходять для моделювання з розподілом Пуассона, щоб допомогти мені пояснити розподіл Пуассона студентам. Як правило, можна використовувати кількість клієнтів, які приходять до магазину за часовий проміжок, як приклад, який можна змоделювати за допомогою дистрибуції Пуассона. Я шукаю контрприклад у подібному ключі, тобто …

15 poisson-distribution  teaching 

Коли ми розглядаємо сценарії теорії черги, коли люди прибувають до обслуговуючого вузла і в черзі, зазвичай, для моделювання часу прибуття використовується процес Пуассона. Ці сценарії виникають при проблемах маршрутизації в мережі. Я вдячний інтуїтивно зрозумілим поясненням, чому процес Пуассона найкраще підходить для моделювання прибуття.

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

У мене є набір даних, який я б очікував, що слідкує за розповсюдженням Пуассона, але він перерозподілений приблизно в 3 рази. В даний час я моделюю цю наддисперсію, використовуючи щось подібне до наступного коду в Р. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

У «Аналізі даних» DS Sivia є виведення розподілу Пуассона від біноміального розподілу. Вони стверджують, що розподіл Пуассона є граничним випадком біноміального розподілу, коли M→∞M→∞M\rightarrow\infty , де MMM - кількість випробувань. Питання 1: Як можна зрозуміти цей аргумент інтуїтивно? Питання 2: Чому крупно MMM межа M!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!}дорівнюєМNN!МNN!\frac{M^{N}}{N!}, деNNN- кількість успіхів уММMвипробуваннях? (Цей …

14 binomial  poisson-distribution  combinatorics  intuition  probability-calculus 

Я помітив, що в нормальному розподілі ймовірність дорівнює нулю, тоді як для розподілу Пуассона він не дорівнює нулю, коли c - негативне ціле число.P(x=c)P(x=c)P(x=c)ccc Моє запитання: чи вірогідна будь-яка константа в нормальному розподілі рівна нулю, оскільки вона представляє площу під будь-якою кривою? Або це лише лише правило запам’ятовування?

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution