Preguntas etiquetadas con negative-binomial

Una distribución discreta y univariada que modela el número de Bernoulli(p) prueba exitosa hasta que ocurra un número específico de fallas.

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¿Cómo proyectar un nuevo vector en el espacio PCA?
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …
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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¿Cuáles son los valores correctos para precisión y recuperación en casos extremos?
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …
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 binomial negativo frente a transformación logarítmica para datos de recuento: tasa de error tipo I aumentada
Algunos de ustedes podrían haber leído este bonito artículo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) No log-transforma los datos de recuento. Methods in Ecology and Evolution 1: 118–122. Klick . En mi campo de investigación (ecotoxicología) estamos lidiando con experimentos pobremente replicados y los GLM no son ampliamente utilizados. Entonces hice …
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¿Distribución que describe la diferencia entre variables distribuidas binomiales negativas?
Una distribución de Skellam describe la diferencia entre dos variables que tienen distribuciones de Poisson. ¿Existe una distribución similar que describa la diferencia entre las variables que siguen distribuciones binomiales negativas? Mis datos son producidos por un proceso de Poisson, pero incluye una buena cantidad de ruido, lo que lleva …
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¿Cómo ajustar una distribución discreta para contar datos?
Tengo el siguiente histograma de datos de conteo. Y me gustaría ajustarle una distribución discreta. No estoy seguro de cómo debo hacer esto. ¿Debería superponer primero una distribución discreta, digamos Distribución binomial negativa, en el histograma para obtener los parámetros de la distribución discreta y luego ejecutar una prueba de …
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Enmarcando la distribución binomial negativa para la secuenciación del ADN
La distribución binomial negativa se ha convertido en un modelo popular para los datos de recuento (específicamente el número esperado de lecturas de secuenciación dentro de una región dada del genoma de un experimento dado) en bioinformática. Las explicaciones varían: Algunos lo explican como algo que funciona como la distribución …
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Cuando alguien dice que la desviación residual / df debería ~ 1 para un modelo de Poisson, ¿qué tan aproximado es aproximado?
A menudo he visto consejos para verificar si un ajuste del modelo de Poisson se dispersa en exceso o no, lo que implica dividir la desviación residual entre los grados de libertad. La relación resultante debe ser "aproximadamente 1". La pregunta es de qué rango estamos hablando para "aproximados": ¿cuál …
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dispersión en summary.glm ()
Realicé un glm.nb por glm1<-glm.nb(x~factor(group)) siendo el grupo una categoría y x una variable métrica. Cuando intento obtener el resumen de los resultados, obtengo resultados ligeramente diferentes, dependiendo de si uso summary()o summary.glm. summary(glm1)me da ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 0.1519 0.687 0.4921 factor(gruppe)2 0.1580 …
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