Domande taggate «negative-binomial»

Una distribuzione discreta e univariata che modella il numero di successi di prova di fino a quando si verifica un numero specificato di guasti. Bernoulli(p)

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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
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 
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GLM binomiale negativo vs. trasformazione del log per i dati di conteggio: aumento del tasso di errore di tipo I.
Alcuni di voi potrebbero aver letto questo bel documento: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Non registrare i dati di conteggio della trasformazione. Metodi in Ecologia ed Evoluzione 1: 118-122. Klick . Nel mio campo di ricerca (ecotossicologia) abbiamo a che fare con esperimenti scarsamente replicati e le GLM non sono …
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Distribuzione che descrive la differenza tra variabili distribuite binomiali negative?
Una distribuzione Skellam descrive la differenza tra due variabili che hanno distribuzioni di Poisson. Esiste una distribuzione simile che descrive la differenza tra le variabili che seguono distribuzioni binomiali negative? I miei dati sono prodotti da un processo di Poisson, ma includono una discreta quantità di rumore, con conseguente sovradispersione …
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Un problema di stima impossibile?
Domanda La varianza di una distribuzione binomiale negativa (NB) è sempre maggiore della sua media. Quando la media di un campione è maggiore della sua varianza, il tentativo di adattare i parametri di un NB con la massima probabilità o con la stima del momento fallirà (non esiste una soluzione …
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Come adattare una distribuzione discreta per contare i dati?
Ho il seguente istogramma dei dati di conteggio. E vorrei inserirvi una distribuzione discreta. Non sono sicuro di come dovrei procedere. Dovrei prima sovrapporre una distribuzione discreta, diciamo distribuzione binomiale negativa, sull'istogramma in modo da ottenere i parametri della distribuzione discreta e quindi eseguire un test di Kolmogorov – Smirnov …
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Inquadratura della distribuzione binomiale negativa per il sequenziamento del DNA
La distribuzione binomiale negativa è diventata un modello popolare per i dati di conteggio (in particolare il numero previsto di letture di sequenziamento all'interno di una determinata regione del genoma da un determinato esperimento) in bioinformatica. Le spiegazioni variano: Alcuni lo spiegano come qualcosa che funziona come la distribuzione di …
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Quando qualcuno dice che la devianza / df residua dovrebbe ~ 1 per un modello di Poisson, quanto è approssimativo approssimativo?
Ho spesso visto i consigli per verificare se un adattamento del modello di Poisson è troppo disperso e implica la divisione della devianza residua per i gradi di libertà. Il rapporto risultante dovrebbe essere "circa 1". La domanda è: di quale portata stiamo parlando per "approssimativo" - qual è un …
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Interpretazione dell'output .L e .Q da un GLM binomiale negativo con dati categorici
Ho appena eseguito un GLM binomiale negativo e questo è l'output: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) …
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dispersione in summary.glm ()
Ho condotto un glm.nb di glm1<-glm.nb(x~factor(group)) con group essendo un categoriale e x essendo una variabile metrica. Quando provo a ottenere il riepilogo dei risultati, ottengo risultati leggermente diversi, a seconda se utilizzo summary()o summary.glm. summary(glm1)mi da ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 …
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