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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Interpretationskoeffizienten für die Poisson-Regression
Ich verstehe nicht, wie man den Koeffizienten aus einer Poisson-Regression relativ zum Koeffizienten aus einer OLS-Regression interpretiert. Angenommen, ich habe Zeitreihendaten, meine Variable auf der linken Seite ist die Anzahl der pro Jahr gewonnenen Spiele und meine Hauptvariable auf der rechten Seite ist der NASDAQ-Wert. Wenn meine bevorzugte Spezifikation darin …
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Leistungsberechnung für Likelihood-Ratio-Test
Ich habe zwei unabhängige Poisson-Zufallsvariablen, und X 2 , mit X 1 ∼ Pois ( λ 1 ) und X 2 ∼ Pois ( λ 2 ) . Ich möchte H 0 testen :X1X1X_1X2X2X_2X1∼Pois(λ1)X1∼Pois(λ1)X_1 \sim \text{Pois}(\lambda_1)X2∼Pois(λ2)X2∼Pois(λ2)X_2 \sim \text{Pois}(\lambda_2) gegenüber der Alternative H 1 :H0:λ1=λ2H0:λ1=λ2H_0:\, \lambda_1 = \lambda_2 .H1:λ1≠λ2H1:λ1≠λ2H_1:\, \lambda_1 \neq …
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Wie leitet man die Poisson-Verteilung aus der Gamma-Verteilung ab?
Sei T1,T2,…T1,T2,…T_1, T_2, \dots eine Folge exponentieller Zufallsvariablen mit dem Parameter λλ\lambda . Die Summe Sn=T1+T2+⋯+TnSn=T1+T2+⋯+TnS_n = T_1 + T_2 + \dots + T_n ist eine Gammaverteilung. Soweit ich weiß, wird die Poisson-Verteilung durch NtNtN_t wie folgt definiert: Nt=max{k:Sk≤t}Nt=max{k:Sk≤t}N_t = \max\{k: S_k \le t\} Wie zeige ich formal, dass eine …
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Beziehen von auf für Positiv, Erhöhend und Konkav
Die Ankunft von Photonen an einem Pixel in einem Bildsensor ist eine Poisson-verteilte Zufallsvariable, so dass die Eingabe als Poisson rv X \ sim \ mathrm {Poisson} (\ lambda) modelliert werden kann X∼Poisson(λ)X∼Poisson(λ)X\sim \mathrm{Poisson}(\lambda). Da die Eingabe Poisson ist, sind der Mittelwert und die Varianz gleich, so dass E[X]Var[X]=1E[X]Var[X]=1\begin{equation} \frac{\mathbb{E}[X]}{\mathrm{Var}[X]}=1 …
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Die Wahrscheinlichkeit von k Nullen ergibt die Summe von n Poisson-Zufallsvariablen ist t?
Angenommen, ich habe X.1,X.2,X.3, . . .X.nX1,X2,X3,...XnX_1,X_2,X_3,...X_n iid Zufallsvariablen aus einer Poisson-Verteilung von Parametern λλ\lambda. Angesichts dessenX.1+X.2+X.3+ . . . +X.n= tX1+X2+X3+...+Xn=tX_1 +X_2+X_3 +...+X_n = t, wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass genau kkk von X.1,X.2,X.3, . . .X.nX1,X2,X3,...XnX_1,X_2,X_3,...X_n sind Null? - - Mein Ansatz: Ich begann mit der Betrachtung …
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Poisson-Abweichung (xgboost vs gbm vs Regression)
Ich würde gerne wissen, welches der Abweichungsausdruck in der Poisson-Regression ist, der mit einem xgboostWerkzeug verwendet wird (extreme Gradientenverstärkung). Laut Quellcode lautet die Auswertungsfunktion: struct EvalPoissonNegLogLik : public EvalEWiseBase { const char *Name() const override { return "poisson-nloglik"; } inline bst_float EvalRow(bst_float y, bst_float py) const { const bst_float eps …
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Beziehung zwischen Poisson-, Binomial-, negativen Binomialverteilungen und Normalverteilung
Wenn wir diskrete Zählungsverteilungen definieren müssen, verwenden wir normalerweise: Poissonverteilung, wenn Mittelwert = Varianz Binomialverteilung, wenn Mittelwert> Varianz Negative Binomialverteilung, wenn Mittelwert <Varianz Meine Frage ist, ist es möglich, die Normalverteilung zur Annäherung zu verwenden? Um beispielsweise eine Poisson-Verteilung (mit Mittelwert = 4) zu haben, beginnen wir mit einer Normalverteilung …
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Die Anzahl der Exponentialsummierungen in einem festen Intervall ist Poisson
Was ist der klügste Weg, um zu beweisen, dass die Anzahl unabhängiger Exponentialsummen in einem festen Intervall als Poisson-Zufallsvariable verteilt ist? Ich kann es auf eine Weise tun, aber ich würde gerne wissen, ob es eine andere Möglichkeit gibt, die mehr Stilpunkte bringt. Lassen S1,S2,…∼iidExponential(μ)S1,S2,…∼iidExponential(μ)S_1, S_2, \ldots \overset{iid}{\sim} \text{Exponential}(\mu). Um …
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Wie man den Mittelwert und die Varianz von a ableitet
Wie kann ich den Mittelwert und die Varianz eines verkürzten Poisson ableiten? Hier ist der Grenzwert, so dass nur Werte zulässig sind, die streng größer als sind, dh die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion istkkkkkkkkk pj=q−1kλje−λ/j!,j=k+1,k+2,…pj=qk- -1λje- -λ/.j!,j=k+1,k+2,…p_j = q_k^{-1} \lambda^j e^{-\lambda}/j!, \qquad j=k+1, k+2, \dots wobei eine ganze Zahl ist, ein Parameter ist …
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