poisson-distribution पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास एक दुर्लभ बीमारी के मौसम द्वारा घटना के मामलों का डेटासेट है। उदाहरण के लिए, कहते हैं कि वसंत में 180 मामले थे, गर्मियों में 90, गिरावट में 45 और सर्दियों में 210। मैं इस बात से जूझ रहा हूं कि क्या इन नंबरों में मानक त्रुटियों को …

14 poisson-distribution  standard-error  count-data 

मैंने हाल ही में बीवरिएट पॉइसन वितरण का सामना किया है, लेकिन मैं थोड़ा भ्रमित हूं कि इसे कैसे प्राप्त किया जा सकता है। वितरण द्वारा दिया गया है: 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} मैं जो इकट्ठा कर सकता हूं, θ0θ0\theta_{0} शब्द XXX और वाई …

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

मैं सोच रहा था कि आप R में एक पोइसन रिग्रेशन समीकरण से डेटा कैसे उत्पन्न करेंगे? मैं उलझन में हूँ कि समस्या का सामना कैसे किया जाए। इसलिए अगर मुझे लगता है कि हमारे पास दो भविष्यवक्ता और X_2 हैं जिन्हें N (0,1) वितरित किया गया है । और …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

मान लीजिए कि iid यादृच्छिक चर हैं जो साथ वितरण का पालन करते हैं । मैं कैसे साबित कर सकता हूं कि मात्रा का कोई निष्पक्ष आकलनकर्ता नहीं है ?X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

मेरे पास फॉलो-अप के विभिन्न लंबाई वाले रोगियों का एक समूह है। अब तक मैं समय के पहलू की अवहेलना कर रहा हूं और बस एक द्विआधारी परिणाम-रोग / कोई बीमारी नहीं है। मैं आमतौर पर इन अध्ययनों में लॉजिस्टिक रिग्रेशन करता हूं, लेकिन मेरे एक अन्य सहयोगी ने पूछा …

13 logistic  poisson-distribution 

मेरे पास एक बहुत बड़ा डेटासेट है और लगभग 5% यादृच्छिक मूल्य गायब हैं। ये चर एक दूसरे के साथ सहसंबद्ध हैं। निम्नलिखित उदाहरण R डाटासेट केवल एक खिलौना उदाहरण है जिसमें डमी सहसंबद्ध डेटा है। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol …

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 

मेरे पास निम्न मॉडल है: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... और यह सारांश आउटपुट है। > 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 

मैंने ट्रेंड, मौसमी और अनियमित घटकों में गणना डेटा को विघटित करने के लिए R में stl () का उपयोग किया। परिणामी प्रवृत्ति मान अब पूर्णांक नहीं हैं। मेरे पास निम्नलिखित प्रश्न हैं: क्या stl () डेटा की गणना करने के लिए एक उपयुक्त तरीका है? चूंकि परिणामी प्रवृत्ति अब …

12 r  time-series  poisson-distribution 

मैं वर्तमान में व्यवहार प्रयोगों की एक श्रृंखला से डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जो सभी निम्नलिखित उपाय का उपयोग करते हैं। इस प्रयोग में भाग लेने वालों से ऐसे सुराग चुनने के लिए कहा जाता है जो (काल्पनिक) अन्य लोग 10 किलोग्राम की श्रृंखला को हल करने में …

12 poisson-distribution  count-data 

यहाँ विकिपीडिया में यह कहा गया है: के पर्याप्त मानों के लिए , ( कहते हैं ), औसत और विचरण (मानक विचलन ) के साथ सामान्य वितरण , पोइसन वितरण के लिए एक उत्कृष्ट सन्निकटन है। यदि λ लगभग 10 से अधिक है, तो एक सामान्य निरंतरता सुधार प्रदर्शन किया …

12 normal-distribution  poisson-distribution  approximation 

मुझे एक डेटा सेट दिया गया है जिसमें एक हाई स्कूल में छात्रों द्वारा अर्जित पुरस्कारों की संख्या है जहाँ अर्जित किए गए पुरस्कारों की संख्या के भविष्यवाणियों में उस प्रकार का कार्यक्रम शामिल है जिसमें छात्र को दाखिला दिया गया था और मैथ्स में उनकी अंतिम परीक्षा का स्कोर …

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

गणना डेटा के लिए जो मैंने एकत्र किया है, मैं मॉडल बनाने के लिए पॉइसन रिग्रेशन का उपयोग करता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन का उपयोग कर रहा हूं, जहां मैं उपयोग करता हूं family = "poisson"। संभावित मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए (मेरे पास कई भविष्यवक्ता हैं) मैं …

12 r  generalized-linear-model  poisson-distribution 

मैं R और JAGS में शून्य-फुलाया हुआ पॉइसन मॉडल स्थापित करने का प्रयास कर रहा हूं। मैं JAGS में नया हूं और मुझे यह करने के लिए कुछ मार्गदर्शन की आवश्यकता है। मैं निम्नलिखित के साथ कोशिश कर रहा हूं जहां y [i] मनाया चर है model { for (i …

12 r  poisson-distribution  jags  zero-inflation 

कुछ मशीन लर्निंग नोट्स से, कुछ भेदभावपूर्ण वर्गीकरण विधियों के बारे में, विशेष रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन में, जहां y क्लास लेबल (0 या 1) है और x डेटा है, के बारे में कहा जाता है कि: अगर x|y=0∼Poisson(λ0)x|y=0∼Poisson(λ0)x|y = 0 \sim \mathrm{Poisson}(λ_0) , और x|y=1∼Poisson(λ1)x|y=1∼Poisson(λ1)x|y = 1 \sim \mathrm{Poisson}(λ_1) …

11 logistic  poisson-distribution  statistical-learning 

मछली के घनत्व और मछली प्रजातियों की समृद्धि में अंतर को देखने के लिए मैं शोध कर रहा हूं जब दो अलग-अलग पानी के नीचे दृश्य जनगणना विधियों का उपयोग किया जाता है। मेरा डेटा मूल रूप से गणना डेटा था, लेकिन फिर आमतौर पर इसे मछली के घनत्व में …

11 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  offset