Preguntas etiquetadas con poisson-distribution

Una distribución discreta definida en los enteros no negativos que tiene la propiedad de que la media es igual a la varianza.

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¿Cómo comparar los eventos observados con los esperados?
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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¿Es necesario ajustar los recuentos cero para una prueba de razón de probabilidad de modelos poisson / loglineales?
Si hay 0 en la tabla de contingencia y estamos ajustando modelos poisson / loglineales anidados (usando la glmfunción de R ) para una prueba de razón de probabilidad, ¿necesitamos ajustar los datos antes de ajustar los modelos glm (por ejemplo, agregar 1/2 a todos los recuentos)? Obviamente, algunos parámetros …
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Calcular curva ROC para datos
Entonces, tengo 16 ensayos en los que estoy tratando de autenticar a una persona de un rasgo biométrico usando Hamming Distance. Mi umbral está establecido en 3.5. Mis datos están a continuación y solo la prueba 1 es un verdadero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Procesos de punto de mezcla y división.
En la siguiente figura en el lado izquierdo, dos realizaciones de procesos puntuales con diferente densidad (intensidad) y se mezclan haciendo coincidir el centro de las áreas pertenecientes para construir un proceso puntual en el medio con intensidad . Luego, seleccione puntos al azar como dos conjuntos extraídos de él …
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¿Cómo derivar la distribución de Poisson de la distribución gamma?
Supongamos que T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots sean secuencias de variables aleatorias exponenciales con el parámetro λλ\lambda . La suma Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n es una distribución Gamma. Ahora, como entiendo, la distribución de Poisson se define por NtNtN_t siguiente manera: Nt=max{k:Sk≤t}Nt=max{k:Sk≤t}N_t = \max\{k: S_k \le t\} …
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Resolver analíticamente el muestreo con o sin reemplazo después de Poisson / binomio negativo
Version corta Estoy tratando de resolver / aproximar analíticamente la probabilidad compuesta que resulta de los sorteos independientes de Poisson y el muestreo adicional con o sin reemplazo (realmente no me importa cuál). Quiero usar la probabilidad con MCMC (Stan), por lo que necesito la solución solo hasta un término …
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Resolviendo la heterocedasticidad en Poisson GLMM
Tengo datos de recolección a largo plazo y me gustaría probar si el número de animales recolectados está influenciado por los efectos del clima. Mi modelo se ve a continuación: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Explicación de …
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Distancia de Mahalanobis en datos no normales
La distancia de Mahalanobis, cuando se usa con fines de clasificación, generalmente asume una distribución normal multivariada, y las distancias desde el centroide deberían seguir un χ2χ2\chi^2distribución (con grados de libertad igual al número de dimensiones / características). Podemos calcular la probabilidad de que un nuevo punto de datos pertenezca …
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