Statistiche e Big Data poisson-distribution

2

Ho un set di dati di casi di incidenti per stagione di una malattia rara. Ad esempio, supponiamo che ci siano stati 180 casi in primavera, 90 in estate, 45 in autunno e 210 in inverno. Sto lottando per stabilire se sia appropriato allegare errori standard a questi numeri. Gli …

14 poisson-distribution standard-error count-data

2

Derivazione della distribuzione bivariata di Poisson

Di recente ho incontrato la distribuzione bivariata di Poisson, ma sono un po 'confuso su come possa essere derivato. La distribuzione è data da: P ( X = x , Y = y ) = e - ( θ 1 + θ 2 + θ 0 ) θ x 1x …

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

1

Come si mostra che non esiste uno stimatore imparziale di

Supponiamo che X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} siano variabili casuali che seguono la distribuzione di Poisson con media λλ \lambda . Come posso dimostrare che non esiste uno stimatore imparziale della quantità 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda} ?

13 probability poisson-distribution unbiased-estimator estimators iid

2

regressione logistica vs poisson

Ho una coorte di pazienti con diversa durata del follow-up. Finora non sto tenendo conto dell'aspetto temporale e devo solo modellare un esito binario-malattia / nessuna malattia. Di solito faccio regressione logistica in questi studi, ma un altro mio collega mi ha chiesto se la regressione di Poisson sarebbe stata …

13 logistic poisson-distribution

2

Genera campioni di dati dalla regressione di Poisson

Mi chiedevo come avresti generato i dati da un'equazione di regressione di Poisson in R? Sono un po 'confuso su come affrontare il problema. Quindi, se presumo, abbiamo due predittori e X 2 che sono distribuiti N ( 0 , 1 ) . E l'intercetta è 0 ed entrambi i …

13 r regression poisson-distribution simulation

5

Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?

Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …

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

2

Come testare la sovraispersione in Poisson GLMM con lmer () in R?

Ho il seguente modello: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... e questo è l'output di riepilogo. > 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 …

12 r poisson-distribution lme4-nlme glmm overdispersion

1

Deseasonalizing dati di conteggio

Ho usato stl () in R per scomporre i dati di conteggio in componenti di tendenza, stagionali e irregolari. I valori di tendenza risultanti non sono più numeri interi. Ho le seguenti domande: Stl () è un modo appropriato per deseasonalizzare i dati di conteggio? Dato che la tendenza risultante …

12 r time-series poisson-distribution

3

Scelta di alternative alla regressione di Poisson per dati di conteggio troppo dispersi

Attualmente sto analizzando i dati di una serie di esperimenti comportamentali che utilizzano tutti la seguente misura. Ai partecipanti a questo esperimento viene chiesto di selezionare indizi che (fittizi) altre persone potrebbero usare per aiutare a risolvere una serie di 10 anagrammi. I partecipanti sono portati a credere che queste …

12 poisson-distribution count-data

3

Approssimazione normale alla distribuzione di Poisson

Qui in Wikipedia si dice: Per valori sufficientemente grandi di , (diciamo λ> 1000 ), la distribuzione normale con media λ e varianza λ (deviazione standard \ sqrt {\ lambda} ) è un'approssimazione eccellente della distribuzione di Poisson. Se λ è maggiore di circa 10, la distribuzione normale è una …

12 normal-distribution poisson-distribution approximation

4

Quali sono i vantaggi della regressione di Poisson rispetto alla regressione lineare in questo caso?

Mi è stato dato un set di dati che contiene il numero di premi guadagnati dagli studenti in una scuola superiore in cui i predittori del numero di premi guadagnati includono il tipo di programma in cui lo studente è stato iscritto e il punteggio sul loro esame finale in …

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

2

Come posso impostare un poisson gonfiato a zero in JAGS?

Sto cercando di impostare un modello poisson gonfiato a zero in R e JAGS. Sono nuovo di JAGS e ho bisogno di alcune indicazioni su come farlo. Ho provato con quanto segue in cui y [i] è la variabile osservata model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 …

12 r poisson-distribution jags zero-inflation

1

Regressione logistica per i dati dalle distribuzioni di Poisson

Da alcune note di apprendimento automatico che parlano di alcuni metodi di classificazione discriminatoria, in particolare la regressione logistica, dove y è l'etichetta di classe (0 o 1) e x è i dati, si dice che: se x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) e x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , allora …

11 logistic poisson-distribution statistical-learning

3

Devo usare un offset per il mio Poisson GLM?

Sto conducendo ricerche per esaminare le differenze nella densità dei pesci e nella ricchezza delle specie ittiche quando uso due diversi metodi di censimento visivo subacqueo. I miei dati originariamente erano dati di conteggio, ma in genere questo è cambiato in densità di pesce, ma ho ancora deciso di utilizzare …

11 r generalized-linear-model poisson-distribution offset

1

Densità hyperprior per modello gerarchico Gamma-Poisson

In un modello gerarchico di dati cui y ∼ Poisson ( λ ) λ ∼ Gamma ( α , β ) sembra essere in pratica tipico scegliere valori ( α , β ) in modo tale che la media e la varianza della distribuzione gamma corrispondano approssimativamente al media e …

11 poisson-distribution gamma-distribution hierarchical-bayesian hyperparameter

Domande taggate «poisson-distribution»