Als «negative-binomial» getaggte Fragen

Eine diskrete, univariate Verteilung, die die Anzahl von modelliert Bernoulli(p) Versuchserfolge, bis eine bestimmte Anzahl von Fehlern auftritt.

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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Negativ-Binomial-GLM vs. Log-Transformation für Zähldaten: erhöhte Typ-I-Fehlerrate
Einige von Ihnen haben vielleicht dieses schöne Papier gelesen: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) Zählungsdaten nicht protokollieren und transformieren. Methoden in Ökologie und Evolution 1: 118–122. klick . In meinem Forschungsgebiet (Ökotoxikologie) beschäftigen wir uns mit schlecht replizierten Experimenten, und GLMs werden nicht häufig eingesetzt. Also habe ich eine ähnliche …
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Verteilung, die den Unterschied zwischen negativen binomialverteilten Variablen beschreibt?
Eine Skellam-Verteilung beschreibt den Unterschied zwischen zwei Variablen mit Poisson-Verteilungen. Gibt es eine ähnliche Verteilung, die den Unterschied zwischen Variablen beschreibt, die auf negative Binomialverteilungen folgen? Meine Daten werden nach einem Poisson-Verfahren erstellt, enthalten jedoch einiges an Rauschen, was zu einer Überdispersion in der Verteilung führt. Daher funktioniert die Modellierung …
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Ein unmögliches Schätzproblem?
Frage Die Varianz einer negativen Binomialverteilung (NB) ist immer größer als ihr Mittelwert. Wenn der Mittelwert einer Stichprobe größer als ihre Varianz ist, schlägt der Versuch fehl, die Parameter einer NB mit maximaler Wahrscheinlichkeit oder mit Momentschätzung anzupassen (es gibt keine Lösung mit endlichen Parametern). Es ist jedoch möglich, dass …
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Wie passt man eine diskrete Verteilung an, um Daten zu zählen?
Ich habe das folgende Histogramm der Zähldaten. Und ich würde gerne eine diskrete Verteilung hinzufügen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das anstellen soll. Soll ich dem Histogramm zuerst eine diskrete Verteilung überlagern, z. B. eine negative Binomialverteilung, damit ich die Parameter der diskreten Verteilung erhalte, und dann einen …
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Festlegung der negativen Binomialverteilung für die DNA-Sequenzierung
Die negative Binomialverteilung hat sich in der Bioinformatik zu einem beliebten Modell für Zähldaten (insbesondere die erwartete Anzahl von Sequenzierungslesevorgängen innerhalb einer bestimmten Region des Genoms aus einem bestimmten Experiment) entwickelt. Erklärungen variieren: Einige erklären es als etwas, das wie die Poisson-Verteilung funktioniert, aber einen zusätzlichen Parameter hat, der mehr …
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Poisson ist zu exponentiell wie Gamma-Poisson zu was?
Eine Poisson-Verteilung kann Ereignisse pro Zeiteinheit messen, und der Parameter ist . Die Exponentialverteilung misst die Zeit bis zum nächsten Ereignis mit dem Parameter . Man kann eine Distribution in die andere konvertieren, je nachdem, ob es einfacher ist, Ereignisse oder Zeiten zu modellieren.1λλ\lambda1λ1λ\frac{1}{\lambda} Nun ist ein Gamma-Poisson ein "gedehntes" …
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Strategie zur Bestimmung des geeigneten Modells für die Zähldaten
Welche Strategie eignet sich, um zu entscheiden, welches Modell mit Zähldaten verwendet werden soll? Ich habe Zähldaten, die ich als Mehrebenenmodell modellieren muss, und es wurde mir (auf dieser Site) empfohlen, dies am besten durch Bugs oder MCMCglmm zu tun. Ich versuche jedoch immer noch, etwas über Bayes-Statistiken zu lernen, …
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Wenn jemand sagt, Restabweichung / df sollte ~ 1 für ein Poisson-Modell, wie ungefähr ist ungefähr?
Ich habe oft gesehen, wie man überprüft, ob eine Poisson-Modellanpassung übermäßig verteilt ist oder nicht, indem man die verbleibende Abweichung durch die Freiheitsgrade dividiert. Das resultierende Verhältnis sollte "ungefähr 1" sein. Die Frage ist, um welchen Bereich es sich bei "ungefähren Werten" handelt - welches Verhältnis sollte Alarme auslösen, um …
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Interpretation der .L & .Q-Ausgabe eines negativen Binomial-GLM mit kategorialen Daten
Ich habe gerade ein negatives Binomial-GLM ausgeführt und dies ist die Ausgabe: Call: glm.nb(formula = small ~ method + site + depth, data = size.dat, init.theta = 1.080668549, link = log) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.2452 -0.9973 -0.3028 0.3864 1.8727 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) …
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Dispersion in summary.glm ()
Ich habe ein Glm.nb von durchgeführt glm1<-glm.nb(x~factor(group)) wobei group eine kategoriale und x eine metrische Variable ist. Wenn ich versuche, eine Zusammenfassung der Ergebnisse zu erhalten, werden geringfügig unterschiedliche Ergebnisse angezeigt, je nachdem, ob ich summary()oder verwende summary.glm. summary(glm1)gibt mir ... Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) 0.1044 …
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