poisson-distribution पर टैग किए गए जवाब

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

पॉइसन वितरण के लिए प्रतीक्षा समय पैरामीटर लैम्ब्डा के साथ एक घातीय वितरण है। लेकिन मुझे यह समझ में नहीं आता है। उदाहरण के लिए पॉइज़न प्रति यूनिट समय पर आगमन की संख्या को दर्शाता है। यह घातीय वितरण से कैसे संबंधित है? कहते हैं कि समय की एक इकाई …

72 distributions  poisson-distribution  exponential 

मैं एक पॉइसन प्रतिगमन में मुख्य प्रभावों (डमी-कोडित कारक के लिए गुणांक) की व्याख्या कैसे कर सकता हूं? निम्न उदाहरण मान लें: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), …

64 r  generalized-linear-model  interpretation  poisson-distribution  regression-coefficients 

जब आप डेटा की गणना करते हैं तो अक्सर वर्गमूल लेने की सिफारिश की जाती है। (सीवी पर कुछ उदाहरणों के लिए, @ HarveyMotulsky का उत्तर यहां देखें , या @ व्हिबर का उत्तर यहां दें ।) दूसरी ओर, जब पॉइज़न के रूप में वितरित प्रतिक्रिया चर के साथ एक …

57 generalized-linear-model  data-transformation  poisson-distribution  count-data  variance-stabilizing 

संक्षिप्त सारांश पॉइज़न रिग्रेशन (सापेक्ष जोखिमों के साथ) के विपरीत बाइनरी परिणामों के साथ लॉजिस्टिक रिग्रेशन (ऑड्स रेशियो के साथ) का उपयोग करना अधिक आम क्यों है? पृष्ठभूमि स्नातक और स्नातक सांख्यिकी और महामारी विज्ञान पाठ्यक्रम, मेरे अनुभव में, आम तौर पर सिखाते हैं कि द्विआधारी परिणामों के साथ मॉडलिंग …

42 logistic  poisson-distribution  epidemiology  odds-ratio  relative-risk 

मुझे सामान्यता परीक्षणों का पता है, लेकिन मैं "पॉइसन-नेस" का परीक्षण कैसे करूँ? मेरे पास ~ 1000 गैर-नकारात्मक पूर्णांक का नमूना है, जो मुझे लगता है कि एक पॉइसन वितरण से लिया गया है, और मैं इसका परीक्षण करना चाहूंगा।

41 hypothesis-testing  distributions  poisson-distribution  goodness-of-fit 

प्रिय हर कोई - मैंने कुछ अजीब देखा है जो मैं समझा नहीं सकता, क्या आप कर सकते हैं? सारांश में: लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल में एक आत्मविश्वास अंतराल की गणना करने के लिए मैनुअल दृष्टिकोण, और आर फ़ंक्शन confint()अलग-अलग परिणाम देते हैं। मैं होस्मेर और लेमेशो के एप्लाइड लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

मैं जानना चाहूंगा कि क्या कोई बॉक्सप्लॉट वैरिएंट पोइसन वितरित डेटा (या संभवतः अन्य वितरण) के लिए अनुकूलित है? गॉसियन डिस्ट्रीब्यूशन के साथ, व्हिस्कर्स को एल = क्यू 1 - 1.5 आईक्यूआर और यू = क्यू 3+ 1.5 आईक्यूआर में रखा गया है, बॉक्सप्लेट में संपत्ति है कि लगभग कम …

33 data-visualization  poisson-distribution  boxplot 

मैं एक बहुस्तरीय GLMM को आर का उपयोग करके एक पॉइसन वितरण (अति-फैलाव के साथ) फिट करना चाहता हूं फिलहाल मैं lme4 का उपयोग कर रहा हूं लेकिन मैंने देखा कि हाल ही में quasipoissonपरिवार को हटा दिया गया था। मैंने कहीं और देखा है कि आप एक स्तर प्रति …

32 r  mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme  overdispersion 

जानना चाहूंगा कि मैं अपने में कितना आश्वस्त हो सकता हूं । किसी को एक पॉइसन वितरण के लिए ऊपरी और निचले आत्मविश्वास का स्तर निर्धारित करने का तरीका पता है?λλ\lambda अवलोकन ( ) = 88nnn नमूना का मतलब ( ) = 47.18182λλ\lambda 95% आत्मविश्वास इसके लिए कैसा दिखेगा?

32 poisson-distribution  confidence-interval 

चलो को निरूपित मानकों के साथ द्विपद बंटन समारोह (DF) और पर मूल्यांकन किया जाता : और F (\ nu, r) पोइसन DF को पैरामीटर के साथ a \ mathbb R ^ + में r \ _ 0,1,2 में मूल्यांकन किया गया , \ ldots \} : \ start {समीकरण} …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

यह एक प्रारंभिक प्रश्न है, लेकिन मैं इसका उत्तर नहीं खोज पाया। मेरे पास दो माप हैं: समय t1 में n1 घटनाएं और समय t2 में n2 घटनाएँ, दोनों संभवतः अलग-अलग लंबोदा मूल्यों के साथ पॉइसन प्रक्रियाओं द्वारा उत्पादित (कहते हैं)। यह वास्तव में एक समाचार लेख, से है जो …

30 hypothesis-testing  poisson-distribution 

हमारी छोटी टीम चर्चा कर रही थी और अटक गई। क्या किसी को पता है कि कॉक्स प्रतिगमन में अंतर्निहित पॉइसन वितरण है या नहीं। हमने एक बहस की थी कि शायद कॉक्स रिग्रेशन में लगातार समय के साथ जोखिम एक मजबूत विचरण के साथ पॉइसन रिग्रेशन के समान होगा। …

30 regression  poisson-distribution  cox-model 

मैं अपनी समस्या को एक उदाहरण से समझाता हूँ। मान लीजिए कि आप किसी व्यक्ति की आय का अनुमान लगाना चाहते हैं, जो कुछ विशेषताएं बताती है: {आयु, लिंग, देश, क्षेत्र, शहर}। आपके पास एक प्रशिक्षण डाटासेट है train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

मैंने एक वेक्टर तैयार किया है जिसमें एक पॉइसन वितरण है, जो निम्नानुसार है: x = rpois(1000,10) यदि मैं एक हिस्टोग्राम का उपयोग करता हूं hist(x), तो वितरण एक परिचित घंटी के आकार के सामान्य वितरण जैसा दिखता है। हालांकि, कोलमोगोरोव-स्मरनॉफ परीक्षण का उपयोग करके ks.test(x, 'pnorm',10,3)कहा गया है कि …

29 distributions  histogram  normal-distribution  poisson-distribution