Jestem studentem studiów licencjackich i mam projekt do mojej klasy prawdopodobieństwa. Zasadniczo mam zbiór danych o huraganach, które nawiedziły mój kraj przez szereg lat. W mojej Księdze prawdopodobieństwa (Prawdopodobieństwo i statystyka z R) znajduje się (niekompletny) przykład, jak...
Próbuję modelować dane zliczania w R, które najwyraźniej są rozproszone (parametr dyspersji ~ .40). Prawdopodobnie dlatego model glmz family = poissonlub ujemny glm.nbmodel dwumianowy ( ) nie są znaczące. Kiedy patrzę na opisy moich danych, nie mam typowego skosu danych zliczania, a reszty w moich...
Niedawno zacząłem pracować w klinice gruźlicy. Spotykamy się okresowo w celu omówienia liczby przypadków gruźlicy, które obecnie leczymy, liczby przeprowadzonych testów itp. Chciałbym zacząć modelować te liczby, aby nie tylko zgadywać, czy coś jest niezwykłe, czy nie. Niestety, miałem niewiele...
Mam pytanie dotyczące zmiennych losowych. Załóżmy, że mamy dwie zmienne losowe i Y . Powiedzmy, że X jest rozkładem Poissona z parametrem λ 1 , a Y jest rozkładem Poissona z parametrem λ 2 .XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 Kiedy budujesz złamanie na podstawie i nazywasz to losową zmienną Z ,...
Regresja Poissona jest GLM z funkcją log-link. Alternatywnym sposobem modelowania danych liczbowych o rozkładzie innym niż normalny jest przetwarzanie wstępne, biorąc dziennik (a raczej dziennik (1 + liczba) do obsługi zer). Jeśli wykonasz regresję metodą najmniejszych kwadratów w odpowiedziach na...
Jeśli mam zmienne losowe X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_n które są rozkładem Poissona z parametrami λ1,λ2,…,λnλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots, \lambda_n , jaki jest rozkład Y=⌊∑ni=1Xin⌋Y=⌊∑i=1nXin⌋Y=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^n X_i}{n}\right\rfloor(tj. całkowita liczba średnia)? Suma...
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...
Współpracownik analizuje niektóre dane biologiczne pod kątem swojej pracy doktorskiej z pewną nieprzyjemną heteroscedastycznością (rysunek poniżej). Analizuje to za pomocą modelu mieszanego, ale nadal ma problemy z resztkami. Logarytmiczne przekształcanie zmiennych odpowiedzi czyści wszystko i na...
Skellam Dystrybucja opisuje różnicę pomiędzy dwiema zmiennymi, które mają rozkład Poissona. Czy istnieje podobny rozkład opisujący różnicę między zmiennymi występującymi po ujemnych rozkładach dwumianowych? Moje dane są wytwarzane w procesie Poissona, ale zawierają sporo hałasu, co prowadzi do...
Mam następujący histogram danych zliczania. I chciałbym dopasować do niego dyskretny rozkład. Nie jestem pewien, jak powinienem to zrobić. Czy powinienem najpierw nałożyć na histogram rozkład dyskretny, powiedzmy ujemny rozkład dwumianowy, aby uzyskać parametry rozkładu dyskretnego, a następnie...
Ze względu na silnię w rozkładzie Poissona oszacowanie modeli Poissona (na przykład przy użyciu maksymalnego prawdopodobieństwa) staje się niepraktyczne, gdy obserwacje są duże. Na przykład, jeśli próbuję oszacować model wyjaśniający liczbę samobójstw w danym roku (dostępne są tylko dane roczne) i...
Jestem naprawdę oszołomiony faktem, że Poisson GLM akceptuje liczby niecałkowite! Popatrz: Dane (treść data.txt): 1 2001 0.25 1 1 2002 0.5 1 1 2003 1 1 2 2001 0.25 1 2 2002 0.5 1 2 2003 1 1 Skrypt R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm <-...
Jaka jest właściwa strategia przy podejmowaniu decyzji, którego modelu użyć z danymi zliczania? Mam dane, które muszę zamodelować jako model wielopoziomowy i zalecono mi (na tej stronie), że najlepszym sposobem jest to poprzez błędy lub MCMCglmm. Jednak wciąż próbuję dowiedzieć się o statystykach...
Rozkład Poissona może mierzyć zdarzenia na jednostkę czasu, a parametr to λλ\lambda . Rozkład wykładniczy mierzy czas do następnego zdarzenia za pomocą parametru 1λ1λ\frac{1}{\lambda} . Można przekształcić jedną dystrybucję w drugą, w zależności od tego, czy łatwiej jest modelować zdarzenia lub...
Wiemy zatem, że suma nnn poissonów o parametrze λλ\lambda jest sama w sobie poissonem o nλnλn\lambda . Tak więc teoretycznie może przyjąć x∼poisson(λ=1)x∼poisson(λ=1)x \sim poisson(\lambda = 1) i powiedzieć, że jest w rzeczywistości ∑n1xi∼poisson(λ=1)∑1nxi∼poisson(λ=1)\sum_1^n x_i \sim...
Często widziałem porady dotyczące sprawdzania, czy dopasowanie modelu Poissona jest nadmiernie rozproszone, polegające na podzieleniu resztkowego odchylenia przez stopnie swobody. Wynikowy stosunek powinien wynosić „około 1”. Pytanie brzmi, o jakim zakresie mówimy dla „przybliżonego” - jaki jest...
Ujemny rozkład dwumianowy stał się popularnym modelem do zliczania danych (w szczególności oczekiwanej liczby odczytów sekwencjonowania w danym regionie genomu z danego eksperymentu) w bioinformatyce. Wyjaśnienia różnią się: Niektórzy tłumaczą to jako coś, co działa jak rozkład Poissona, ale ma...
Oryginalne pytanie (7/25/14): Czy ten cytat z mediów informacyjnych ma sens, czy jest lepszy statystyczny sposób patrzenia na tempo ostatnich wypadków lotniczych? Jednak Barnett zwraca również uwagę na teorię rozkładu Poissona, co oznacza, że krótkie przerwy między wypadkami są w...
Gdy weźmiemy pod uwagę scenariusze teorii kolejkowania, w których poszczególne osoby przybywają do obsługującego węzła i ustawiają się w kolejce, zwykle do modelowania czasów przybycia stosuje się proces Poissona. Te scenariusze pojawiają się w przypadku problemów z routingiem sieciowym. Doceniłbym...
Mam zestaw danych, który spodziewałbym się podążać za rozkładem Poissona, ale jest on rozproszony około 3-krotnie. Obecnie modeluję tę naddyspersję za pomocą czegoś takiego jak następujący kod w R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist = rawDist +...