Preguntas etiquetadas con poisson-process

Para preguntas sobre la teoría o aplicaciones del proceso de Poisson, uno de los procesos puntuales más ampliamente aplicados en estadística y en otros lugares.

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Por favor explique la paradoja que espera
Hace unos años diseñé un detector de radiación que funciona midiendo el intervalo entre eventos en lugar de contarlos. Mi suposición era que, al medir muestras no contiguas, en promedio mediría la mitad del intervalo real. Sin embargo, cuando probé el circuito con una fuente calibrada, la lectura era un …

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¿Existe algún estándar de oro para modelar series temporales espaciadas irregularmente?
En el campo de la economía (creo) tenemos ARIMA y GARCH para series de tiempo regularmente espaciadas y Poisson, Hawkes para procesos de puntos de modelado, entonces, ¿qué hay de los intentos de modelar series de tiempo espaciadas irregularmente (de manera desigual)? Existen (al menos) prácticas comunes ? (Si tiene …


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¿Cambiar de modelar un proceso usando una distribución de Poisson para usar una distribución binomial negativa?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Tenemos un proceso aleatorio que puede-o-no-puede aparecer varias veces en un período determinado de tiempo TTT . Tenemos una fuente de datos de un modelo preexistente de este proceso, que proporciona la probabilidad de que ocurran varios eventos en el período 0≤t&lt;T0≤t&lt;T0 \leq t < T . Este modelo …



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¿Cómo incorporo un valor atípico innovador en la observación 48 en mi modelo ARIMA?
Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 


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Teorema de expectativa total para procesos de Poisson
Tengo dos procesos independientes de Poisson y con tasas de llegada y , respectivamente. Ahora, el tiempo esperado para la llegada del siguiente elemento para el proceso combinado debe ser .AAABBBλAλA\lambda_AλBλB\lambda_B1λA+λB1λA+λB\frac {1}{\lambda_A+\lambda_B} Suponiendo que es la hora de llegada para el siguiente elemento del proceso combinado, y o como los …

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