poisson-distribution पर टैग किए गए जवाब

डेटा एक पदानुक्रमित मॉडल में जहां यह चुने गए मूल्यों के व्यवहार में विशिष्ट प्रतीत होता है ( ऐसा है कि गामा वितरण के माध्य और विचरण मोटे तौर पर डेटा (जैसे, क्लेटन और कलडोर, 1987 के माध्य और विचरण) से मेल खाते हैं "रोग-मानचित्रण के लिए आयु-मानकीकृत संबंधक अनुमानों …

11 poisson-distribution  gamma-distribution  hierarchical-bayesian  hyperparameter 

मैं कोड जटिलता को क्लोजनेस जैसे कोड दोषों के साथ जोड़ना चाहता हूं। एक सामान्य मॉडल इसे एक पॉइसन प्रक्रिया के रूप में देखना है, जहां अवधि कोडिंग में कितना समय बिताती है और घनत्व कोड जटिलता का एक कार्य है। मैं एक प्रतिगमन करने में सक्षम हूं और महत्व …

11 regression  data-visualization  poisson-distribution 

मेरे पास 7 दिनों के दौरान व्यक्तियों द्वारा किए गए कार्यों की संख्या से युक्त एक डेटा सेट है। इस प्रश्न के लिए विशिष्ट कार्रवाई प्रासंगिक नहीं होनी चाहिए। यहाँ डेटा सेट के लिए कुछ वर्णनात्मक आँकड़े दिए गए हैं: रेंजमीनझगड़ाटिप्पणियों की संख्या0 - 77218.22791696Range0−772Mean18.2Variance2791Number of observations696 \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Range} …

11 r  distributions  poisson-distribution  mean  sample 

शून्य-फुलाया पक्षी गणना का विश्लेषण करने के लिए, मैं आर-पैकेज pscl का उपयोग करके शून्य-फुलाया हुआ गिनती मॉडल लागू करना चाहता हूं । हालांकि, मुख्य कार्यों में से एक के लिए प्रलेखन में प्रदान किए गए उदाहरण पर एक नज़र डालते हुए (; ज़िरोइनफ़्ल ), मुझे संदेह है कि इन …

11 r  poisson-distribution  zero-inflation 

सबसे पहले, मेरे पास एक सवाल है कि पॉइसन वितरण "स्थिर" है या नहीं। बहुत भोलेपन से (और "स्थिर" वितरण के बारे में मुझे भी यकीन नहीं है), मैंने एमजीएफ के उत्पाद का उपयोग करके आरवी के वितरित पॉसों के रैखिक संयोजन का काम किया। ऐसा लगता है कि मुझे …

11 distributions  poisson-distribution  mgf 

मैं वर्तमान में एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूं जिसमें समय के साथ कुछ गणना डेटा के GLM (और अंततः GAM) शामिल हैं। आम तौर पर मैं इसे एसएएस में करूंगा, लेकिन मैं आर के लिए जाने की कोशिश कर रहा हूं, और ... मुद्दे। जब मैं निम्नलिखित का …

11 r  poisson-distribution  generalized-linear-model 

क्या कोई यह दिखा सकता है कि संभावना मान समारोह के साथ शून्य फुलाया हुआ पॉइसन का अपेक्षित मूल्य और संस्करण कैसे है f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0 \\ (1-\pi)\frac{\lambda^{y}e^{-\lambda}}{y!}, & \text{if }y=1,2.... \end{cases} जहां ππ\pi संभावना है कि अवलोकन शून्य एक द्विपद …

11 variance  poisson-distribution  expected-value  zero-inflation 

क्या सतत डेटा के साथ-साथ असतत डेटा का विश्लेषण करने के लिए पॉइज़न वितरण का उपयोग किया जा सकता है? मेरे पास कुछ डेटा सेट हैं जहां प्रतिक्रिया चर निरंतर होते हैं, लेकिन एक सामान्य वितरण के बजाय एक पॉइसन वितरण जैसा होता है। हालांकि, पॉइसन वितरण एक असतत वितरण …

11 distributions  regression  poisson-distribution  continuous-data 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मेरे सवाल से सामान्य रूप से पॉइसन रिग्रेशन और जीएलएम की मेरी खराब समझ का पता चलता है। यहाँ मेरा प्रश्न बताने के लिए कुछ नकली डेटा दिए गए हैं: ### some fake data x=c(1:14) y=c(0, 1, 2, 3, 1, 4, 9, 18, 23, 31, 20, 25, 37, 45) कुछ …

11 generalized-linear-model  poisson-distribution 

कहो कि मेरे पास निम्न मॉडल है: Poisson(λ)∼{λ1λ2if t<τif t≥τPoisson(λ)∼{λ1if t<τλ2if t≥τ\text{Poisson}(\lambda) \sim \begin{cases} \lambda_1 & \text{if } t \lt \tau \\ \lambda_2 & \text{if } t \geq \tau \end{cases} और मैं अपने डेटा से नीचे दिखाए गए λ1λ1\lambda_1 और लिए डाकियों का अनुमान लगाताλ2λ2\lambda_2 हूं। यदि λ1λ1\lambda_1 और समान …

10 distributions  bayesian  poisson-distribution 

विकिपीडिया का उपयोग करते हुए मुझे दो पोइसन यादृच्छिक चर के योग के कारण संभाव्यता द्रव्यमान समारोह की गणना करने का एक तरीका मिला। हालांकि, मुझे लगता है कि मेरे पास दृष्टिकोण गलत है। चलो मतलब के साथ दो स्वतंत्र प्वासों यादृच्छिक परिवर्तनीय होना , और , जहां और रहे …

10 distributions  poisson-distribution 

अगर हमारे पास दो स्वतंत्र यादृच्छिक चर और , तो का संभाव्यता द्रव्यमान क्या है ?एक्स 2 ~ पी ओ मैं रों ( λ ) एक्स 1 + एक्स 2X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p)X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB यह मेरे लिए होमवर्क नहीं है।

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

मैं गणना डेटा के लिए एक पॉइसन रिग्रेशन मॉडल का उपयोग कर रहा हूं और सोच रहा हूं कि क्या पैरामीटर अनुमानों के लिए मजबूत मानक त्रुटि का उपयोग न करने के कारण हैं ? मैं विशेष रूप से चिंतित हूं क्योंकि बिना मजबूत मेरे कुछ अनुमान महत्वपूर्ण नहीं हैं …

10 poisson-distribution  robust 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

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