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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Fehlermetriken zur Kreuzvalidierung von Poisson-Modellen
Ich überprüfe ein Modell, das versucht, eine Zählung vorherzusagen. Wenn dies ein Problem mit der binären Klassifizierung wäre, würde ich die Out-of-Fold-AUC berechnen, und wenn dies ein Regressionsproblem wäre, würde ich den Out-of-Fold-RMSE oder MAE berechnen. Welche Fehlermetriken kann ich für ein Poisson-Modell verwenden, um die "Genauigkeit" der Vorhersagen außerhalb …
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R: Zufällige Gesamtstruktur, die NaN / Inf im Fehler "fremder Funktionsaufruf" trotz fehlender NaNs im Datensatz auslöst [geschlossen]
Ich verwende Caret, um eine kreuzvalidierte zufällige Gesamtstruktur über ein Dataset auszuführen. Die Y-Variable ist ein Faktor. In meinem Datensatz befinden sich keine NaNs, Infs oder NAs. Allerdings bekomme ich, wenn ich den zufälligen Wald laufen lasse Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) …
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Berechnung der Wiederholbarkeit von Effekten aus einem früheren Modell
Ich bin gerade auf diese Arbeit gestoßen , in der beschrieben wird, wie die Wiederholbarkeit (auch bekannt als Zuverlässigkeit, auch bekannt als Intraclass-Korrelation) einer Messung über Mixed-Effects-Modellierung berechnet wird. Der R-Code wäre: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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Differenz zwischen Binomial-, Negativ-Binomial- und Poisson-Regression
Ich suche nach Informationen über den Unterschied zwischen Binomial-, Negativ-Binomial- und Poisson-Regression und für welche Situationen sind diese Regressionen am besten geeignet. Gibt es Tests, die ich in SPSS durchführen kann, um festzustellen, welche dieser Regressionen für meine Situation am besten geeignet ist? Wie führe ich in SPSS ein Poisson- …
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Wie kann man feststellen, ob Daten einer Poisson-Verteilung in R folgen?
Ich bin Student und habe ein Projekt für meine Wahrscheinlichkeitsklasse. Grundsätzlich habe ich einen Datensatz über die Wirbelstürme, die mein Land mehrere Jahre lang heimgesucht haben. In meinem Wahrscheinlichkeitsbuch (Wahrscheinlichkeit und Statistik mit R) gibt es ein (nicht vollständiges) Beispiel dafür, wie überprüft werden kann, ob die Daten einer Poisson-Verteilung …
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Poisson-Regression vs. Log-Count-Regression nach kleinsten Quadraten?
Eine Poisson-Regression ist ein GLM mit einer Log-Link-Funktion. Eine alternative Möglichkeit, nicht normalverteilte Zählerdaten zu modellieren, besteht in der Vorverarbeitung, indem das Protokoll (bzw. das Protokoll (1 + Zähler) zur Behandlung von Nullen) verwendet wird. Wenn Sie eine Regression der kleinsten Quadrate für die Anzahl der logarithmischen Antworten durchführen, hängt …
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Wie funktioniert eine Poisson-Verteilung bei der Modellierung kontinuierlicher Daten und führt dies zu Informationsverlust?
Eine Mitarbeiterin analysiert einige biologische Daten für ihre Dissertation mit böser Heteroskedastizität (Abbildung unten). Sie analysiert es mit einem gemischten Modell, hat aber immer noch Probleme mit den Residuen. Durch die Protokolltransformation der Antwortvariablen werden die Dinge bereinigt, und basierend auf dem Feedback zu dieser Frage scheint dies ein geeigneter …
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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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Wie ist die Verteilung des abgerundeten Durchschnitts der Poisson-Zufallsvariablen?
Wenn ich Zufallsvariablen X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_n , die Poisson-verteilt sind mit den Parametern λ1,λ2,…,λnλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots, \lambda_n , wie lautet die Verteilung von Y=⌊∑ni=1Xin⌋Y=⌊∑i=1nXin⌋Y=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^n X_i}{n}\right\rfloor(dh der ganzzahlige Boden des Durchschnitts)? Eine Summe von Poisson ist auch Poisson, aber ich bin in der Statistik nicht sicher genug, um zu bestimmen, ob es für den …
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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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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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