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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Inzidenzraten vergleichen
Ich möchte die Inzidenzraten zwischen zwei Gruppen vergleichen (eine ohne Krankheit und eine mit). Ich hatte vor, das Inzidenzratenverhältnis (IRR), dh die Inzidenzratengruppe B / Inzidenzratengruppe A, zu berechnen und dann zu testen, ob diese Rate gleich 1 ist, und schließlich 95% CI-Intervalle für die IRR zu berechnen. Ich habe …
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Wie kann man beobachtete mit erwarteten Ereignissen vergleichen?
Angenommen, ich habe eine Stichprobe von Häufigkeiten von 4 möglichen Ereignissen: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 und ich habe die erwarteten Wahrscheinlichkeiten, dass meine Ereignisse eintreten: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Mit der Summe der beobachteten …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
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Anpassen eines gemischten Poisson GLM-Modells mit zufälliger Steigung und Achsenabschnitt
Ich arbeite derzeit an einer Reihe von Poisson-Zeitreihenmodellen, die versuchen, den Effekt einer Änderung der Art und Weise, wie die Zählungen erhalten wurden (Wechsel von einem Diagnosetest zu einem anderen), abzuschätzen und gleichzeitig andere Trends im Laufe der Zeit zu kontrollieren (z. B. eine allgemeine Zunahme der Inzidenz von Krankheiten). …
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Müssen Nullzählungen für einen Likelihood-Ratio-Test von Poisson / Loglinear-Modellen angepasst werden?
Wenn die Kontingenztabelle Nullen enthält und wir verschachtelte Poisson / Loglinear-Modelle (unter Verwendung der R- glmFunktion) für einen Likelihood-Ratio-Test anpassen, müssen wir die Daten vor dem Anpassen der glm-Modelle anpassen (z. B. 1/2 zu allen hinzufügen) die zählt)? Natürlich können einige Parameter nicht ohne Anpassung geschätzt werden, aber wie wirkt …
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Berechnen Sie die ROC-Kurve für Daten
Ich habe also 16 Studien, in denen ich versuche, eine Person anhand eines biometrischen Merkmals mithilfe von Hamming Distance zu authentifizieren. Mein Schwellenwert ist auf 3,5 eingestellt. Meine Daten sind unten und nur Versuch 1 ist ein wahres Positiv: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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Misch- und Teilungspunktprozesse
In der folgenden Abbildung auf der linken Seite werden zwei Realisierungen von Punktprozessen mit unterschiedlicher Dichte (Intensität) und gemischt, die mit der Mitte der zugehörigen Bereiche übereinstimmen, um einen Punktprozess in der Mitte mit der Intensität zu erstellen . Dann werden zufällig ausgewählte Punkte als zwei Sätze daraus extrahiert, wie …
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Analytische Lösung der Probenahme mit oder ohne Ersatz nach Poisson / Negativ-Binomial
Kurzfassung Ich versuche, die zusammengesetzte Wahrscheinlichkeit, die sich aus unabhängigen Poisson-Ziehungen und weiteren Stichproben mit oder ohne Ersatz ergibt, analytisch zu lösen / zu approximieren (es ist mir eigentlich egal, welche). Ich möchte die Wahrscheinlichkeit mit MCMC (Stan) verwenden, daher benötige ich die Lösung nur bis zu einer konstanten Laufzeit. …
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Auflösung der Heteroskedastizität in Poisson GLMM
Ich habe Langzeitsammeldaten und möchte testen, ob die Anzahl der gesammelten Tiere von Wettereffekten beeinflusst wird. Mein Modell sieht wie folgt aus: glmer(SumOfCatch ~ I(pc.act.1^2) +I(pc.act.2^2) + I(pc.may.1^2) + I(pc.may.2^2) + SampSize + as.factor(samp.prog) + (1|year/month), control=glmerControl(optimizer="bobyqa", optCtrl=list(maxfun=1e9,npt=5)), family="poisson", data=a2) Erklärung der verwendeten Variablen: SumOfCatch: Anzahl der gesammelten Tiere pc.act.1, …
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Log vs Quadratwurzel Link für Poisson-Daten in R.
Ich arbeite derzeit daran, Todesfälle durch AIDS im Laufe der Zeit mithilfe eines GLM in R zu modellieren. Ich weiß, dass es zwei mögliche Optionen für die Verknüpfungsfunktion für Poisson-Daten gibt, log und Quadratwurzel. Ich weiß, dass die Quadratwurzel Variabilitätsprobleme ausgleichen würde, während logarithmisch die Kurve begradigen muss. Aber wie …
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Ist in einem mit einer gewissen Effizienz gemessenen Poisson-Prozess die gemessene Anzahl immer noch Poisson?
Situation: Angenommen, ich habe einen Poisson-Prozess wie den radioaktiven Zerfall, bei dem R- Partikel pro Sekunde erzeugt werden. Ich messe mit einem Detektor. Es besteht eine Wahrscheinlichkeit P, dass ein Partikel vom Detektor erfasst wird. Dinge, die ich zu wissen glaube: Die Zwischenankunftszeit der Partikelemission ist exponentiell mit Parametern verteilt, …
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Kann ich ein Konfidenzintervall des Poisson-Mittelwerts für seine Varianz verwenden?
In einer Poisson-Verteilung entspricht der Mittelwert der Varianz. Ich möchte ein Konfidenzintervall der Varianz finden. Ist meine Argumentation unten richtig? Unter Verwendung des zentralen Grenzwertsatzes konstruiere ich ein 95% -Konfidenzintervall für den Mittelwert Daher scheint mir , dass die Ungleichung sollte wie jede andere Ungleichung in der Mathematik funktionieren, aber …
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Mahalanobis-Abstand bei nicht normalen Daten
Der Mahalanobis-Abstand nimmt bei Verwendung zu Klassifizierungszwecken typischerweise eine multivariate Normalverteilung an, und die Abstände vom Schwerpunkt sollten dann einer Verteilung folgen (wobei Freiheitsgrade gleich der Anzahl der Dimensionen / Merkmale sind). Wir können die Wahrscheinlichkeit, dass ein neuer Datenpunkt zur Menge gehört, anhand seiner Mahalanobis-Entfernung berechnen.χ2χ2\chi^2ddd Ich habe Datensätze, …
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Schätzer für eine Inzidenzrate
Während eines Statistikkurses für Medizinstudenten stieß ich auf ein Problem im Zusammenhang mit Inzidenzraten. Der Kontext des Problems ist ein Kapitel über die Poisson-Verteilung. In dem Problem werden 2300 Raucher über einen Zeitraum von 1 Jahr beobachtet, in dem 24 von ihnen Lungenkrebs entwickeln. Sie möchten dann die Inzidenzrate des …
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