Preguntas etiquetadas con poisson-distribution

Estoy validando de forma cruzada un modelo que está tratando de predecir un recuento. Si este fuera un problema de clasificación binaria, calcularía el AUC fuera del pliegue, y si este fuera un problema de regresión, calcularía el RMSE o el MAE fuera del pliegue. Para un modelo de Poisson, …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Estoy buscando información sobre la diferencia entre binomio, binomio negativo y regresión de Poisson y para qué situaciones se ajustan mejor estas regresiones. ¿Hay alguna prueba que pueda realizar en SPSS que pueda decirme cuál de estas regresiones es la mejor para mi situación? Además, ¿cómo ejecuto un Poisson o …

27 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

Tengo el siguiente resultado: Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed effects: …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

Soy estudiante de pregrado y tengo un proyecto para mi clase de probabilidad. Básicamente, tengo un conjunto de datos sobre los huracanes que afectaron a mi país durante una serie de años. En mi Libro de probabilidad, (Probabilidad y estadística con R) hay un ejemplo (no completo) de cómo verificar …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process 

Estoy tratando de modelar datos de conteo en R que aparentemente están poco dispersos (Parámetro de dispersión ~ .40). Esta es probablemente la razón por la cual un modelo binomial ( ) glmcon family = poissono negativo glm.nbno es significativo. Cuando miro los descriptivos de mis datos, no tengo el …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

Recientemente comencé a trabajar para una clínica de tuberculosis. Nos reunimos periódicamente para analizar la cantidad de casos de TB que estamos tratando actualmente, la cantidad de pruebas administradas, etc. Me gustaría comenzar a modelar estos conteos para que no solo estemos adivinando si algo es inusual o no. Desafortunadamente, …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

Tengo una pregunta sobre variables aleatorias. Supongamos que tenemos dos variables aleatorias e . Digamos que es Poisson distribuido con el parámetro e es Poisson distribuido con el parámetro .XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 Cuando construye la fractura a partir de y llama a esto una variable aleatoria , ¿cómo se distribuye y cuál …

22 random-variable  poisson-distribution 

Una regresión de Poisson es un GLM con una función de enlace de registro. Una forma alternativa de modelar datos de recuento no distribuidos normalmente es preprocesar tomando el registro (o mejor dicho, el registro (1 + recuento) para manejar los 0). Si realiza una regresión de mínimos cuadrados en …

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

Una compañera de trabajo está analizando algunos datos biológicos para su disertación con cierta heterocedasticidad desagradable (figura a continuación). Lo está analizando con un modelo mixto pero todavía tiene problemas con los residuos. La transformación logarítmica de las variables de respuesta limpia las cosas y, basándose en la retroalimentación a …

20 mixed-model  poisson-distribution  biostatistics 

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 

Si tengo variables aleatorias que son Poisson distribuidas con parámetros , ¿cuál es la distribución de (es decir, el piso entero del promedio)?X1, X2, ... , XnorteX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_nλ1, λ2, ... , λnorteλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots, \lambda_nY= ⌊ ∑nortei = 1Xyonorte⌋Y=⌊∑i=1nXin⌋Y=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^n X_i}{n}\right\rfloor Una suma de Poissons también es Poisson, pero no tengo suficiente confianza …

20 poisson-distribution  average 

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 …

18 distributions  modeling  poisson-distribution  negative-binomial  skellam 

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 …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial