Запитання з тегом «poisson-distribution»

У мене є набір даних про випадки випадків за сезоном рідкісної хвороби. Наприклад, скажімо, було 180 випадків навесні, 90 влітку, 45 восени і 210 взимку. Я борюся з тим, чи доречно приєднувати до цих цифр стандартні помилки. Цілі дослідження є інфекційними в тому сенсі, що ми шукаємо сезонну картину захворюваності, …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

Нещодавно я стикався з біваріантним розповсюдженням Пуассона, але я трохи розгублений, як це можна отримати. Розподіл задається: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} З того, що я можу зібрати, термін θ0θ0\theta_{0} є мірою кореляції між XXX і YYY ; отже, коли XXX і YYY незалежні, θ0=0θ0=0\theta_{0} …

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

Мені було цікаво, як би ви генерували дані з рівняння регресії Пуассона в R? Я якось розгублений, як підійти до проблеми. Отже, якщо припустити, у нас є два предиктори і X 2, які розподілені N ( 0 , 1 ) . І перехоплення дорівнює 0, і обидва коефіцієнта рівні 1. …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Припустимо, що це випадкові величини, які слідують за розподілом Пуассона із середнім λ . Як я можу довести, що немає об'єктивного оцінювача величини 1Х0, X1, … , XнX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda ?1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

У мене є група пацієнтів з різною тривалістю спостереження. Поки я не враховую часовий аспект і просто потрібно моделювати бінарний результат-захворювання / відсутність захворювання. Я зазвичай роблю логістичну регресію в цих дослідженнях, але інший мій колега запитав, чи буде Пуассонова регресія такою ж підходящою. Я не в тому, що займається …

13 logistic  poisson-distribution 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

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 мене є така модель: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... і це підсумок. > 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 Random …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Я використовував stl () в R, щоб розкласти дані про підрахунок на трендові, сезонні та нерегулярні компоненти. Отримані значення тренду вже не є цілими числами. У мене є такі питання: Чи stl () є відповідним способом деасоналізації даних підрахунку? Оскільки результуюча тенденція більше не оцінюється міжджерелом, чи можу я використовувати …

12 r  time-series  poisson-distribution 

На даний момент я аналізую дані з серії поведінкових експериментів, які використовують наступний захід. Учасників цього експерименту просять вибрати підказки, які (вигадані) інші люди могли використати для вирішення серії з 10 анаграм. Учасників вважають, що ці інші люди або наберуть, або втратять гроші, залежно від їхньої ефективності у вирішенні анаграм. …

12 poisson-distribution  count-data 

Тут у Вікіпедії написано: Для досить великих значень λλλ (скажімо λ>1000λ>1000λ>1000 ) нормальний розподіл із середнім λλλ та дисперсією λλλ (стандартне відхилення λ−−√λ\sqrt{\lambda} ) є відмінним наближенням до розподілу Пуассона. Якщо λλλ більше приблизно 10, то нормальний розподіл є хорошим наближенням, якщо проводиться відповідна корекція безперервності, тобто P(X≤x),P(X≤x),P(X ≤ x), …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

Мені було надано набір даних, що містить кількість нагород, отриманих студентами в одній середній школі, де передбачувачі кількості зароблених нагород включають тип програми, за якою студент був зарахований, та бал на їх підсумковому іспиті з математики. Мені було цікаво, чи може хтось мені сказати, чому лінійна регресійна модель може бути …

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

Для підрахунку даних, які я зібрав, я використовую регресію Пуассона для побудови моделей. Я роблю це за допомогою glmфункції в R, де я використовую family = "poisson". Для оцінки можливих моделей (у мене є кілька прогнозів) я використовую AIC. Все йде нормально. Тепер я хочу здійснити перехресну перевірку. Мені вже …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

Я намагаюся створити нульову завищену модель пуассона в R та JAGS. Я новачок у JAGS, і мені потрібні поради, як це зробити. Я намагався із наступним, де y [i] - спостерігається змінна model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] <- ilogit(theta[i]) x[i] ~ …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

З деяких записок машинного навчання, що розповідають про деякі дискримінаційні методи класифікації, зокрема логістичну регресію, де y - мітка класу (0 або 1), а x - дані, сказано, що: якщо , і x | y = 1 \ sim \ mathrm {Poisson} (λ_1) , то p (y | x) буде …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

Я провожу дослідження, щоб вивчити відмінності в щільності риб та багатстві видів риб при використанні двох різних підводних методів візуального перепису. Мої дані спочатку підраховували дані, але зазвичай це змінюється на щільність риби, але я все ж вирішив використовувати Poisson GLM, що, я сподіваюся, правильно. model1 <- glm(g_den ~ method …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset