Pytania otagowane jako poisson-distribution

Mam zbiór danych o przypadkach incydentów według sezonu rzadkiej choroby. Powiedzmy, że na wiosnę było 180 przypadków, 90 latem, 45 jesienią, a 210 zimą. Mam problem z tym, czy do tych liczb należy dołączyć standardowe błędy. Cele badań są wnioskowe w tym sensie, że szukamy sezonowego wzorca zapadalności na choroby, …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

Niedawno spotkałem dwuwymiarowy rozkład Poissona, ale jestem trochę zdezorientowany, jak można go uzyskać. Rozkład podaje: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP.(X=x,Y=y)=mi-(θ1+θ2)+θ0)θ1xx!θ2)yy!∑ja=0mjan(x,y)(xja)(yja)ja!(θ0θ1θ2))jaP(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} Z tego, co mogę zebrać, pojęcie θ0θ0\theta_{0} jest miarą korelacji między XXX i YYY ; stąd, gdy XXX i YYY są niezależne, θ0=0θ0=0\theta_{0} = 0 …

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

Zastanawiałem się, jak wygenerować dane z równania regresji Poissona w R? Jestem trochę zdezorientowany, jak podejść do problemu. Więc jeśli założę, że mamy dwa predyktory i które są rozproszone . A przecięcie wynosi 0, a oba współczynniki są równe 1. Zatem moje oszacowanie jest po prostu:X 2 N ( 0 …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Załóżmy, że to zmienne losowe idące wzdłuż rozkładu Poissona ze średnią . Jak mogę udowodnić, że nie ma obiektywnego oszacowania ilości ?X0, X1, ... ,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} 1λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Mam grupę pacjentów z różną długością okresu obserwacji. Do tej pory pomijam aspekt czasowy i po prostu muszę wymodelować wynikową chorobę / brak choroby. W tych badaniach zwykle przeprowadzam regresję logistyczną, ale inny mój kolega zapytał, czy regresja Poissona byłaby równie odpowiednia. Nie przepadam za poissonem i nie byłem pewien, …

13 logistic  poisson-distribution 

Mam bardzo duży zestaw danych i brakuje około 5% wartości losowych. Te zmienne są ze sobą skorelowane. Poniższy przykładowy zestaw danych R jest tylko zabawkowym przykładem z fałszywymi skorelowanymi danymi. 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 

Mam następujący model: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... a to jest podsumowanie. > 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 effects: …

12 r  poisson-distribution  lme4-nlme  glmm  overdispersion 

Użyłem stl () w R, aby rozłożyć dane zliczania na składniki trendu, sezonowości i nieregularności. Wynikowe wartości trendu nie są już liczbami całkowitymi. Mam następujące pytania: Czy funkcja stl () jest odpowiednim sposobem na zdezasonalizowanie danych zliczania? Ponieważ wynikowy trend nie jest już wyceniany przez interger, czy mogę użyć lm …

12 r  time-series  poisson-distribution 

Obecnie analizuję dane z serii eksperymentów behawioralnych, które wykorzystują następującą miarę. Uczestnicy tego eksperymentu proszeni są o wybranie wskazówek, które (fikcyjne) inne osoby mogłyby wykorzystać do rozwiązania serii 10 anagramów. Uczestnicy są przekonani, że ci inni ludzie albo zyskają, albo stracą pieniądze, w zależności od ich wyników w rozwiązywaniu anagramów. …

12 poisson-distribution  count-data 

Tutaj w Wikipedii jest napisane: Dla wystarczająco dużych wartości λλλ (powiedzmy λ>1000λ>1000λ>1000 ) rozkład normalny ze średnią λλλ i wariancją λλλ (odchylenie standardowe λ−−√λ\sqrt{\lambda} ) stanowi doskonałe przybliżenie do rozkładu Poissona. Jeżeli λλλ jest większe niż około 10, to rozkład normalny jest dobrym przybliżeniem, jeśli przeprowadzona jest odpowiednia korekta ciągłości, …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

Otrzymałem zestaw danych, który zawiera liczbę nagród zdobytych przez uczniów w jednym liceum, gdzie predyktory liczby zdobytych nagród obejmują rodzaj programu, w którym uczeń został zapisany, oraz wynik z egzaminu z matematyki. Zastanawiałem się, czy ktoś mógłby mi powiedzieć, dlaczego model regresji liniowej może być nieodpowiedni w tym przypadku i …

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

Do gromadzenia danych, które zgromadziłem, używam regresji Poissona do budowania modeli. Robię to za pomocą glmfunkcji w języku R, gdzie używam family = "poisson". Do oceny możliwych modeli (mam kilka predyktorów) używam AIC. Na razie w porządku. Teraz chcę przeprowadzić weryfikację krzyżową. Udało mi się już to zrobić za pomocą …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

Próbuję skonfigurować model Poissona z napompowaniem zerowym w R i JAGS. Jestem nowy w JAGS i potrzebuję wskazówek, jak to zrobić. Próbowałem z następującymi, gdzie y [i] jest obserwowaną zmienną model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i]) pro[i] <- ilogit(theta[i]) x[i] ~ dbern(pro[i]) y[i] …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

Z niektórych notatek dotyczących uczenia maszynowego mówiących o niektórych dyskryminujących metodach klasyfikacji, w szczególności regresji logistycznej, gdzie y jest etykietą klasy (0 lub 1), a x jest danymi, mówi się, że: jeśli x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) , a x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) , wówczas p(y|x)p(y|x)p(y|x) będzie logistyczne. Dlaczego …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

Prowadzę badania, aby przyjrzeć się różnicom w gęstości i bogactwie gatunków ryb, gdy używam dwóch różnych podwodnych metod wizualnego spisu. Moje dane pierwotnie liczyły dane, ale potem zwykle zmienia się to na gęstość ryb, ale nadal zdecydowałem się na użycie Poissona GLM, co, mam nadzieję, ma rację. model1 <- glm(g_den …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset