Preguntas etiquetadas con poisson-distribution

Tengo un conjunto de datos de casos incidentes por temporada de una enfermedad rara. Por ejemplo, digamos que hubo 180 casos en la primavera, 90 en el verano, 45 en el otoño y 210 en el invierno. Me cuesta saber si es apropiado adjuntar errores estándar a estos números. Los …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

Recientemente me he encontrado con la distribución bivariada de Poisson, pero estoy un poco confundido sobre cómo se puede derivar. La distribución está dada por: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(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} De lo que puedo deducir, el término θ0θ0\theta_{0} es una medida de correlación entre XXX …

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

Suponga que son variables aleatorias iid que siguen la distribución de Poisson con media . ¿Cómo puedo probar que no hay un estimador imparcial de la cantidad ?X0,X1, ... ,XnorteX0,X1,...,Xnorte X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Tengo una cohorte de pacientes con diferente duración de seguimiento. Hasta ahora no estoy considerando el aspecto del tiempo y solo necesito modelar un resultado binario-enfermedad / no enfermedad. Usualmente hago regresión logística en estos estudios, pero otro colega mío me preguntó si la regresión de Poisson sería igual de …

13 logistic  poisson-distribution 

Me preguntaba cómo generaría datos a partir de una ecuación de regresión de Poisson en R? Estoy un poco confundido sobre cómo abordar el problema. Entonces, si supongo que tenemos dos predictores y X 2 que se distribuyen N ( 0 , 1 ) . Y la intersección es 0 …

13 r  regression  poisson-distribution  simulation 

Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace …

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 

Tengo el siguiente modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... y este es el resultado resumido. > 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 

Usé stl () en R para descomponer los datos de conteo en componentes de tendencia, estacionales e irregulares. Los valores de tendencia resultantes ya no son enteros. Tengo las siguientes preguntas: ¿Es stl () una forma adecuada de desestacionalizar los datos de conteo? Dado que la tendencia resultante ya no …

12 r  time-series  poisson-distribution 

Actualmente estoy analizando datos de una serie de experimentos de comportamiento que usan la siguiente medida. Se les pide a los participantes en este experimento que seleccionen pistas que (ficticias) otras personas puedan usar para ayudar a resolver una serie de 10 anagramas. Se hace creer a los participantes que …

12 poisson-distribution  count-data 

Aquí en Wikipedia dice: Para valores suficientemente grandes de λλλ , (digamos λ>1000λ>1000λ>1000 ), la distribución normal con media λλλ y varianza λλλ (desviación estándar λ−−√λ\sqrt{\lambda} ), es una excelente aproximación a la distribución de Poisson. Siλλλes mayor que aproximadamente 10, entonces la distribución normal es una buena aproximación si …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

Me dieron un conjunto de datos que contiene la cantidad de premios ganados por los estudiantes en una escuela secundaria donde los predictores de la cantidad de premios ganados incluyen el tipo de programa en el que el estudiante se inscribió y la puntuación en su examen final de matemáticas. …

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

Estoy tratando de configurar un modelo de Poisson inflado a cero en R y JAGS. Soy nuevo en JAGS y necesito alguna orientación sobre cómo hacerlo. He estado intentando con lo siguiente donde y [i] es la variable observada model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

De algunas notas de aprendizaje automático que hablan sobre algunos métodos de clasificación discriminativos, en particular la regresión logística, donde y es la etiqueta de clase (0 o 1) y x son los datos, se dice que: si , y , entonces será logístico.x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

Estoy llevando a cabo una investigación para observar las diferencias en la densidad de peces y la riqueza de especies de peces cuando utilizo dos métodos diferentes de censo visual subacuático. Mis datos originalmente eran datos de conteo, pero luego esto normalmente se cambia a la densidad de peces, pero …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset 

En un modelo jerárquico de datos donde \ lambda \ sim \ textrm {Gamma} (\ alpha, \ beta) parece ser típico en la práctica elegir valores ( \ alpha, \ beta) de modo que la media y la varianza de la distribución gamma coincidan aproximadamente con la media y la …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter