«poisson-distribution» 태그된 질문

주어진 대해 미만의 잔차 확률 이 오버플로 되도록 테이블 의 용량 를 결정하고 싶습니다. 항목 수가 주어진 Poisson 법칙을 따른 다고 가정합니다. 기대치 .2 - p p ∈ [ 40 … 120 ] E ∈ [ 10 3 … 10 12 ]CCC2−p2−p2^{-p}p∈[40…120]p∈[40…120]p\in[40\dots 120]E∈[103…1012]E∈[103…1012]E\in[10^3\dots 10^{12}] 이상적으로, 나는 최소의 정수를 원하는 C같은 …

10 poisson-distribution 

부풀려진 포아송 회귀 모형은 의해 표본 에 대해 정의 그것은 상기 매개한다고 가정 과 충족Y i = { 0 확률 p i + ( 1 - p i ) e - λ i k 확률 ( 1 - p i ) e − λ i λ k i / k …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

나는 주로 컴퓨터 과학 배경을 가지고 있지만 지금은 기본 통계를 가르치려고합니다. 포아송 분포가 있다고 생각되는 데이터가 있습니다. 두 가지 질문이 있습니다. 이것이 포아송 분포입니까? 둘째, 이것을 정규 분포로 변환 할 수 있습니까? 도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사합니다

10 normal-distribution  data-transformation  poisson-distribution 

오프셋을 사용할지 여부에 대한 질문이 있습니다. 하키에서 (전체) 수의 목표를 설명하려는 매우 쉬운 모델을 가정하십시오. 따라서 플레이어는 스트라이커 인 경우 골, 목표로하는 게임 수 및 더미 변수 "스트라이커"가 1이고 그렇지 않으면 0입니다. 다음 중 어떤 모델이 올바르게 지정 되었습니까? goals = games + striker 또는 목표 = 오프셋 (게임) + …

10 r  regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  count-data 

GLMM의 사양 및 해석에 관한 몇 가지 질문이 있습니다. 3 가지 질문은 확실히 통계적이며 2 개는 R에 대해 더 구체적입니다. 궁극적으로 문제가 GLMM 결과의 해석이라고 생각하기 때문에 여기에 게시하고 있습니다. 현재 GLMM에 맞추려고합니다. Longitudinal Tract Database 의 미국 인구 조사 데이터를 사용하고 있습니다. 제 관찰은 인구 조사입니다. 저의 종속 변수는 …

9 r  lme4-nlme  poisson-distribution  negative-binomial  glmm 

R에서 제로 팽창 된 데이터에 대해 GAMM (Generalized Additive Mixed Model)을 적용 할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우, R에서 음 이항 또는 준 포아송 분포를 갖는 무 팽창 데이터에 대해 GAM (Generalized Additive Model)을 적용 할 수 있습니까? ( 포아송 분포에 대한 COZIGAM :: zigam 및 mgcv : ziP 함수를 …

9 poisson-distribution  negative-binomial  gam  zero-inflation 

다른 스택 교환에 대해 다른 방식 으로이 질문을하기 전에 다소 다시 게시 한 것에 대해 죄송합니다. 나는 교수님과 박사 과정 학생들에게 명확한 대답없이 물었다. 먼저 문제를 말한 다음 잠재적 해결책과 해결책에 대한 문제를 설명하겠습니다. 문제 : 따라 동일한 간격 동안 및 과 함께 두 개의 독립적 Poisson 프로세스 과 있다고 …

9 poisson-distribution  poisson-process 

하루 사고 횟수는 매개 변수 갖는 Poisson 랜덤 변수이며 , 임의로 선택된 10 일에 사고 횟수는 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1로 관찰됩니다. 의 편견이되지 않습니까?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} 나는 이런 식으로 시도했다 : 우리는 이지만 입니다. 그렇다면 편견없는 필수 추정치는 무엇입니까?E(x¯)=λ=0.8E(x¯)=λ=0.8E(\bar{x})=\lambda=0.8E(ex¯)≠ eλE(ex¯)≠ eλE(e^{\bar{x}})\neq\ e^{\lambda}

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

그래서 재미있게도, 저는 제가 일하는 콜 센터에서 전화 데이터를 가져 와서 그들에 대한 가설 테스트, 특히 일주일 동안받은 전화 수와 Poisson 분포를 사용하여이를 맞추려고합니다. 내 업무의 주제로 인해 두 가지 유형의 주가 있습니다. 더 많은 통화가 있다고 가정하는 주중에 전화를 걸고 더 적은 통화가 있다고 가정하는 주 외에 전화 해 …

9 hypothesis-testing  poisson-distribution 

카운트 데이터를 통해 텍스트를 모델링하는 방법, 특히 lasso기법을 사용하여 기능을 줄이는 방법에 대한 질문이 있습니다. 온라인 기사가 N 개 있고 각 기사에 대한 페이지 뷰 수가 있다고 가정합니다. 각 기사마다 1 그램과 2 그램을 추출했으며 1,2 그램에 대해 회귀 분석을 원했습니다. 피처 (1,2 그램)는 관측치보다 훨씬 많으므로 올가미는 피처 수를 …

9 poisson-distribution  lasso  glmnet  overdispersion  penalized 

주어진 , 조건부 DISTR. 의 이다 . 에는 한계 편차가 있습니다. Poisson ( )에서 는 양의 상수입니다.N=nN=nN = nYYYχ2(2n)χ2(2n)\chi ^2(2n)NNNθθ\thetaθθ\theta 그보기로서 , 분포이다.θ→∞θ→∞\theta \rightarrow \infty (Y−E(Y))/Var(Y)−−−−−−√→N(0,1) (Y−E(Y))/Var⁡(Y)→N(0,1)\space \space (Y - E(Y))/ \sqrt{\operatorname{Var}(Y)} \rightarrow N(0,1) 누구든지 이것을 해결할 전략을 제안 할 수 있습니까? CLT (Central Limit Theorem)를 사용해야하는 것처럼 보이지만 에 …

9 self-study  poisson-distribution  conditional-probability  convergence  central-limit-theorem 

만약 K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots, K_n 모수를 갖는 iid Poisson 분포 ββ\beta 최대 가능성 추정치는 다음과 같습니다. β^(k1,…,kn)=1n∑i=1nkiβ^(k1,…,kn)=1n∑i=1nki\hat\beta (k_1, \dots, k_n) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i 데이터 용 k1,…,knk1,…,knk_1, \dots, k_n. 따라서 해당 추정량을 정의 할 수 있습니다 T=1n∑i=1nKi.T=1n∑i=1nKi.T = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n K_i . 내 질문은이 추정기의 분산을 어떻게 계산할 것인가입니다. 특히, 각각 …

9 variance  maximum-likelihood  poisson-distribution 

포아송 분포에 대한 관측 된 랜덤 변수의 적합도를 측정하기 위해 잘 알려진 통계 테스트는 무엇입니까? 나는 Kolmogorov-Smirnov 테스트가 그러한 것임을 알고 있습니다. 다른 테스트가 있습니까?

9 probability  poisson-distribution  goodness-of-fit 

경우 IID 음의 이항 있으며, 다음의 분포 것입니다 제공x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN 은 고정되어 있습니다. 경우 푸 아송이 전체에, 다음 조건이며, 다항이다. 그것이 포아송 혼합이기 때문에 음 이항에 해당되는지 확실하지 않습니다.x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, …

9 poisson-distribution  multinomial  negative-binomial  conditioning 

두 그룹 사이의 발병률을 비교하고 싶습니다 (하나는 질병이없고 다른 하나는). 입사 률 비율 (IRR), 즉 입사 율 그룹 B / 발생률 그룹 A를 계산 한 다음이 비율이 1과 같은지 테스트 한 후 마지막으로 IRR의 95 % CI 간격을 계산하려고했습니다. 책에서 95 % CI를 계산하는 방법을 찾았습니다 (Rosner 's Fundamentals of …

9 r  poisson-distribution  epidemiology  incidence-rate-ratio