«poisson-distribution» 태그된 질문

카운트를 예측하려는 모델을 교차 검증하고 있습니다. 이진 분류 문제인 경우 접기 AUC를 계산하고이 문제가 회귀 문제인 경우 접기 RMSE 또는 MAE를 계산합니다. 포아송 모델의 경우 표본 외 예측의 "정확도"를 평가하기 위해 어떤 오류 메트릭을 사용할 수 있습니까? 예측이 실제 값을 얼마나 잘 정렬하는지 보여주는 AUC의 포아송 확장이 있습니까? 카운트에 대한 …

29 cross-validation  poisson-distribution  count-data  deviance  scoring-rules 

캐럿을 사용하여 데이터 세트에 대해 교차 유효성 검사 임의 포리스트를 실행하고 있습니다. Y 변수는 요인입니다. 내 데이터 세트에 NaN, Inf 또는 NA가 없습니다. 그러나 임의의 포리스트를 실행하면 Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1) In addition: There were 28 warnings (use warnings() to see …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #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 = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_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 

다음과 같은 출력이 있습니다. Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS2 +sAG2 +sSHDI2 +sbare +season +crop +(1|landscape) AIC BIC logLik deviance 4062 4093 -2022 4044 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. landscape (Intercept) 0.82453 0.90804 Number of obs: 239, groups: landscape, 45 Fixed effects: …

26 mixed-model  poisson-distribution  lme4-nlme 

이항, 음 이항 및 포아송 회귀의 차이점과 이러한 회귀가 가장 적합한 상황에 대한 정보를 찾고 있습니다. SPSS에서 수행 할 수있는 테스트 중 어떤 상황이 내 상황에 가장 적합한 지 알려주는 테스트가 있습니까? 또한 회귀 부분에서 볼 수있는 것과 같은 옵션이 없으므로 SPSS에서 포아송 또는 음 이항을 어떻게 실행합니까? 유용한 링크가 …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

저 학년생이며 확률 수업을위한 프로젝트가 있습니다. 기본적으로 저는 몇 년 동안 우리나라에 영향을 준 허리케인에 대한 데이터 세트를 가지고 있습니다. 확률 책 (Probability and Statistics with R)에는 데이터가 포아송 분포를 따르는 지 확인하는 방법에 대한 (완료되지 않은) 예가 있습니다. 120 (기준) 122-123 페이지 예) 1- 겹치지 않는 간격의 결과 수는 …

25 r  self-study  poisson-distribution  poisson-process 

분명히 분산되지 않은 R의 카운트 데이터 를 모델링하려고합니다 (분산 매개 변수 ~ .40). 이것은 glmwith family = poisson또는 negative 이항 ( glm.nb) 모형이 유의하지 않은 이유 일 수 있습니다. 내 데이터의 설명을 볼 때 일반적인 카운트 데이터 왜곡이 없으며 두 실험 조건의 잔차도 균질합니다. 그래서 내 질문은 : 카운트 데이터가 …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

나는 최근 결핵 클리닉에서 일하기 시작했습니다. 우리는 현재 치료중인 결핵 사례 수, 시행되는 검사 횟수 등을 논의하기 위해 정기적으로 회의를합니다.이 수치를 모델링하기 시작하여 무언가가 비정상적인지 아닌지 추측하지 않습니다. 불행히도, 시계열에 대한 교육은 거의 없었으며 대부분의 노출은 매우 지속적인 데이터 (주가) 또는 매우 많은 수의 인플루엔자 모델에 노출되었습니다. 그러나 우리는 다음과 …

23 r  time-series  poisson-distribution  count-data  epidemiology 

임의 변수에 관한 질문이 있습니다. 두 개의 랜덤 변수 와 가 있다고 가정 해 봅시다 . 의 말을하자 포아송 매개 변수와 함께 배포되는 , 및 포아송 매개 변수와 함께 배포되는 .XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 에서 골절을 구축하고 이를 임의의 변수 , 이것이 어떻게 분포되고 평균은 무엇입니까? 그것은이다 ?X/YX/YX/YZZZλ1/λ2λ1/λ2\lambda_1/\lambda_2

22 random-variable  poisson-distribution 

포아송 회귀는 로그 링크 기능 이있는 GLM 입니다. 비정규 분산 카운트 데이터를 모델링하는 다른 방법은 로그 (또는 log (1 + count)를 0으로 처리)를 사용하여 사전 처리하는 것입니다. 로그 카운트 반응에 대해 최소 제곱 회귀 분석을 수행하면 포아송 회귀 분석과 관련이 있습니까? 비슷한 현상을 처리 할 수 ​​있습니까?

21 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model 

한 동료가 불쾌한 이분산성을 가지고 논문에 대한 생물학적 데이터를 분석하고 있습니다 (아래 그림). 그녀는 혼합 모델로 분석하고 있지만 여전히 잔차에 문제가 있습니다. 응답 변수를 로그 변환하면 문제가 해결되고이 질문에 대한 피드백을 바탕으로 적절한 접근 방법 인 것 같습니다. 그러나 원래는 혼합 모델에서 변환 된 변수를 사용하는 데 문제가 있다고 생각했습니다. …

20 mixed-model  poisson-distribution  biostatistics 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

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 

변수 λ 1 , λ 2 , … , λ n 으로 포아송 분포 된 랜덤 변수 X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_n 있으면 Y = ⌊ ∑ n i = 1 X i 의 분포는 무엇입니까?λ1,λ2,…,λnλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots, \lambda_nY=⌊∑ni=1Xin⌋Y=⌊∑i=1nXin⌋Y=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^n X_i}{n}\right\rfloor(즉, 평균의 정수 층)? Poissons의 합계도 Poisson이지만 위의 경우와 동일한 지 여부를 결정할 통계에 대해서는 확신이 …

20 poisson-distribution  average 

Skellam 분포는 푸 아송 분포를 가진 두 변수 사이의 차이를 설명한다. 음의 이항 분포를 따르는 변수 간의 차이를 설명하는 유사한 분포가 있습니까? 내 데이터는 포아송 프로세스에 의해 생성되지만 상당한 양의 노이즈가 포함되어 분포가 과도하게 분산됩니다. 따라서 음 이항 (NB) 분포로 데이터를 모델링하면 효과적입니다. 이 두 NB 데이터 세트의 차이점을 모델링하려면 …

18 distributions  modeling  poisson-distribution  negative-binomial  skellam 

다음과 같은 카운트 데이터 히스토그램이 있습니다. 그리고 나는 이것에 개별 분포를 적용하고 싶습니다. 어떻게해야할지 모르겠습니다. 먼저 히스토그램에 불연속 분포와 같은 불연속 분포를 중첩하여 이산 분포의 모수를 구한 다음 Kolmogorov–Smirnov 검정을 실행하여 p- 값을 확인해야합니까? 이 방법이 올바른지 확실하지 않습니다. 이와 같은 문제를 해결하는 일반적인 방법이 있습니까? 카운트 데이터의 빈도 표입니다. …

17 r  poisson-distribution  discrete-data  computational-statistics  negative-binomial