Als «poisson-distribution» getaggte Fragen

Eine diskrete Verteilung, die für die nicht negativen ganzen Zahlen definiert ist und die die Eigenschaft hat, dass der Mittelwert gleich der Varianz ist.

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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
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 
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Zusammenhang zwischen Poisson und Exponentialverteilung
Die Wartezeiten für die Poissonverteilung sind eine Exponentialverteilung mit dem Parameter Lambda. Aber ich verstehe es nicht. Poisson modelliert beispielsweise die Anzahl der Ankünfte pro Zeiteinheit. In welcher Beziehung steht dies zur Exponentialverteilung? Nehmen wir an, die Wahrscheinlichkeit von k Ankünften in einer Zeiteinheit ist P (k) (modelliert durch Poisson) …
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Wie interpretiere ich Koeffizienten in einer Poisson-Regression?
Wie kann ich die Haupteffekte (Koeffizienten für Dummy-codierten Faktor) in einer Poisson-Regression interpretieren? Nehmen wir das folgende Beispiel an: 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)), levels = c(1, …
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Warum wird die Quadratwurzeltransformation für Zählungsdaten empfohlen?
Es wird oft empfohlen, die Quadratwurzel zu ziehen, wenn Sie Daten zählen. (Beispiele auf CV finden @ HarveyMotulsky Antwort hier oder @ whuber Antwort hier .) Auf der anderen Seite, wenn ein allgemeines lineares Modell mit einer Reaktionsvariable passend als Poisson verteilte, ist das Protokoll der kanonische Link . Dies …
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Poisson-Regression zur Abschätzung des relativen Risikos für binäre Ergebnisse
Kurze Zusammenfassung Warum wird logistische Regression (mit Odds Ratios) in Kohortenstudien mit binären Ergebnissen häufiger verwendet als Poisson-Regression (mit relativen Risiken)? Hintergrund Meiner Erfahrung nach lehren Statistik- und Epidemiologiekurse für Studierende und Absolventen im Allgemeinen, dass die logistische Regression zur Modellierung von Daten mit binären Ergebnissen verwendet werden sollte, wobei …
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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
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 
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Wie passe ich ein Mehrebenenmodell für übermäßig verteilte Poisson-Ergebnisse an?
Ich möchte ein mehrstufiges GLMM mit einer Poisson-Verteilung (mit Überdispersion) unter Verwendung von R ausrüsten. Im Moment verwende ich lme4, aber mir ist aufgefallen, dass die quasipoissonFamilie kürzlich entfernt wurde. Ich habe an anderer Stelle gesehen, dass Sie additive Überdispersion für Binomialverteilungen modellieren können, indem Sie einen zufälligen Achsenabschnitt mit …
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Umgang mit hierarchischen / verschachtelten Daten beim maschinellen Lernen
Ich werde mein Problem mit einem Beispiel erklären. Angenommen, Sie möchten das Einkommen einer Person anhand einiger Attribute vorhersagen: {Alter, Geschlecht, Land, Region, Stadt}. Sie haben einen Trainingsdatensatz wie diesen 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, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) …
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Wie unterscheidet sich die Poisson-Verteilung von der Normalverteilung?
Ich habe einen Vektor mit einer Poisson-Verteilung wie folgt generiert: x = rpois(1000,10) Wenn ich ein Histogramm mit mache hist(x), sieht die Verteilung wie eine bekannte glockenförmige Normalverteilung aus. Ein Kolmogorov-Smirnoff-Test zeigt jedoch, ks.test(x, 'pnorm',10,3)dass sich die Verteilung aufgrund des sehr geringen pWerts erheblich von einer Normalverteilung unterscheidet . Meine …
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