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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Standardfehler einer Zählung
Ich habe einen Datensatz von Vorfallsfällen nach Jahreszeit einer seltenen Krankheit. Angenommen, es gab 180 Fälle im Frühjahr, 90 im Sommer, 45 im Herbst und 210 im Winter. Ich kämpfe mit der Frage, ob es angebracht ist, Standardfehler an diese Zahlen anzuhängen. Die Forschungsziele sind insofern schlüssig, als wir nach …
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Poisson vs. logistische Regression
Ich habe eine Kohorte von Patienten mit unterschiedlicher Nachbeobachtungsdauer. Bisher ignoriere ich den Zeitaspekt und muss nur eine binäre Outcome-Krankheit / keine Krankheit modellieren. Normalerweise mache ich in diesen Studien eine logistische Regression, aber ein anderer Kollege fragte mich, ob eine Poisson-Regression genauso angemessen wäre. Ich bin kein Poisson-Fan und …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
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 
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Wie teste ich in Poisson GLMM mit lmer () in R auf Überdispersion?
Ich habe folgendes Modell: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... und das ist die Zusammenfassung. > 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 4039 …
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Saisonbereinigung der Zähldaten
Ich habe stl () in R verwendet, um die Zähldaten in Trend-, saisonale und unregelmäßige Komponenten zu zerlegen. Die resultierenden Trendwerte sind keine ganzen Zahlen mehr. Ich habe folgende Fragen: Ist stl () eine geeignete Methode, um die Saison für Zählungsdaten zu entziehen? Kann ich lm () verwenden, um die …
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Auswählen von Alternativen zur Poisson-Regression für überdisperse Zähldaten
Ich analysiere derzeit Daten aus einer Reihe von Verhaltensexperimenten, die alle das folgende Maß verwenden. Die Teilnehmer dieses Experiments werden gebeten, Hinweise auszuwählen, mit deren Hilfe (fiktive) andere Personen eine Reihe von 10 Anagrammen lösen können. Die Teilnehmer werden glauben gemacht, dass diese anderen Menschen entweder Geld gewinnen oder verlieren …
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Normale Annäherung an die Poisson-Verteilung
Hier in Wikipedia heißt es: Für ausreichend große Werte von λλλ (sagen wir λ>1000λ>1000λ>1000 ) ist die Normalverteilung mit dem Mittelwert λλλ und der Varianz λλλ (Standardabweichung ) eine hervorragende Annäherung an die Poisson-Verteilung. Wenn größer als ungefähr 10 ist, ist die Normalverteilung eine gute Annäherung, wenn eine geeignete Kontinuitätskorrektur …
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Welche Vorteile hat die Poisson-Regression in diesem Fall gegenüber der linearen Regression?
Ich habe einen Datensatz erhalten, der die Anzahl der Auszeichnungen enthält, die von Schülern einer High School erhalten wurden. Zu den Prädiktoren für die Anzahl der Auszeichnungen gehören die Art des Programms, in dem der Schüler eingeschrieben war, und die Punktzahl für die Abschlussprüfung in Mathematik. Ich habe mich gefragt, …
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Soll ich für meinen Poisson GLM einen Offset verwenden?
Ich forsche, um Unterschiede in der Fischdichte und im Fischartenreichtum zu untersuchen, wenn ich zwei verschiedene visuelle Unterwasserzählungsmethoden verwende. Meine Daten waren ursprünglich Zähldaten, aber normalerweise wird dies in Fischdichte geändert, aber ich habe mich immer noch für die Verwendung eines Poisson GLM entschieden, was hoffentlich richtig ist. model1 <- …
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Hyperprior-Dichte für hierarchisches Gamma-Poisson-Modell
In einem hierarchischen Datenmodell yyy in dem y∼Poisson(λ)y∼Poisson(λ)y \sim \textrm{Poisson}(\lambda) λ∼Gamma(α,β)λ∼Gamma(α,β)\lambda \sim \textrm{Gamma}(\alpha, \beta) , scheint es in der Praxis typisch zu sein, Werte ( α,β)α,β)\alpha, \beta) so zu dass der Mittelwert und die Varianz von Die Gammaverteilung stimmt ungefähr mit dem Mittelwert und der Varianz der Daten überein yyy(z. …
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