Câu hỏi được gắn thẻ «poisson-distribution»

Một phân phối rời rạc được xác định trên các số nguyên không âm có thuộc tính trung bình bằng phương sai.


2
Phát sinh phân phối Poisson bivariate
Gần đây tôi đã gặp phải phân phối Poisson bivariate, nhưng tôi hơi bối rối về cách nó có thể được bắt nguồn. Phân phối được đưa ra bởi: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Từ những gì tôi có thể thu thập, thuật ngữ θ0θ0\theta_{0} …

1
Làm thế nào để chỉ ra rằng không có ước lượng không thiên vị của
Giả sử rằng là các biến ngẫu nhiên iid rằng theo sự phân bố với trung bình Poisson λ . Làm thế nào tôi có thể chứng minh rằng không có ước tính không thiên vị của số lượng 1X0, X1, Lọ , XnX0,X1,Giáo dục,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda không?1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

2
hồi quy poisson vs logistic
Tôi có một nhóm bệnh nhân với thời gian theo dõi khác nhau. Cho đến nay tôi chỉ coi nhẹ khía cạnh thời gian và chỉ cần mô hình hóa kết quả nhị phân - bệnh / không bệnh. Tôi thường thực hiện hồi quy logistic trong các nghiên cứu …


5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

2
Làm cách nào để kiểm tra sự quá mức trong Poisson GLMM với lmer () trong R?
Tôi có mô hình sau: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... Và đây là đầu ra tóm tắt. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 + sbare + season + crop + (1 | landscape) AIC BIC logLik deviance 4057 …

1
Dữ liệu đếm ngược
Tôi đã sử dụng stl () trong R để phân tách dữ liệu đếm thành các thành phần xu hướng, theo mùa và không đều. Các giá trị xu hướng kết quả không còn là số nguyên nữa. Tôi có những câu hỏi sau: Là stl () một cách thích …



4
Hồi quy Poisson có những lợi thế gì so với hồi quy tuyến tính trong trường hợp này?
Tôi đã được cung cấp một bộ dữ liệu có chứa số lượng giải thưởng mà học sinh đạt được tại một trường trung học nơi những người dự đoán số lượng giải thưởng kiếm được bao gồm loại chương trình mà học sinh đã đăng ký và điểm trong …





Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.