Je suis un étudiant de premier cycle et j'ai un projet pour ma classe de probabilité. Fondamentalement, j'ai un ensemble de données sur les ouragans qui ont touché mon pays pendant une série d'années. Dans mon livre de probabilités, (Probabilité et statistiques avec R) il y a un exemple (non...
J'essaie de modéliser les données de comptage dans R qui sont apparemment sous-dispersées (paramètre de dispersion ~ 0,40). C'est probablement pourquoi un modèle binomial ( ) glmavec family = poissonou négatif glm.nbn'est pas significatif. Quand je regarde les descriptions de mes données, je n'ai...
J'ai récemment commencé à travailler pour une clinique antituberculeuse. Nous nous réunissons périodiquement pour discuter du nombre de cas de tuberculose que nous traitons actuellement, du nombre de tests administrés, etc. J'aimerais commencer à modéliser ces chiffres afin de ne pas simplement...
J'ai une question concernant les variables aléatoires. Supposons que nous avons deux variables aléatoires XXX et YYY . Disons que XXX est Poisson distribué avec le paramètre λ1λ1\lambda_1 , et YYY est Poisson distribué avec le paramètre .λ2λ2\lambda_2 Lorsque vous construisez la fracture à partir...
Une régression de Poisson est un GLM avec une fonction log-link. Une autre façon de modéliser les données de comptage non distribuées normalement est de prétraiter en prenant le journal (ou plutôt, le journal (1 + compte) pour gérer les 0). Si vous effectuez une régression des moindres carrés sur...
Si j'ai des variables aléatoires qui sont des distributions de Poisson avec les paramètres , quelle est la distribution de (c'est-à-dire le plancher entier de la moyenne)?X1,X2,…,XnX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_nλ1,λ2,…,λnλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots,
Une collègue analyse certaines données biologiques pour sa thèse avec une mauvaise hétéroscédasticité (figure ci-dessous). Elle est en train de l'analyser avec un modèle mixte mais a toujours des problèmes avec les résidus. La transformation logarithmique des variables de réponse nettoie les choses...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Une distribution de Skellam décrit la différence entre deux variables qui ont des distributions de Poisson. Existe-t-il une distribution similaire qui décrit la différence entre les variables qui suivent des distributions binomiales négatives? Mes données sont produites par un processus de Poisson,...
J'ai l'histogramme suivant des données de comptage. Et je voudrais y adapter une distribution discrète. Je ne sais pas comment je dois procéder. Dois-je d'abord superposer une distribution discrète, disons distribution binomiale négative, sur l'histogramme afin d'obtenir les paramètres de la...
Je suis vraiment stupéfait par le fait que le GLM de Poisson accepte les nombres non entiers! Regardez: Données (contenu de 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 Script R: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...
En raison de la factorielle dans une distribution de poisson, il devient peu pratique d'estimer les modèles de poisson (par exemple, en utilisant le maximum de vraisemblance) lorsque les observations sont grandes. Ainsi, par exemple, si j'essaie d'estimer un modèle pour expliquer le nombre de...
Nous savons donc qu'une somme de poissons avec le paramètre est elle-même un poisson avec . Donc, hypothétiquement, on pourrait prendre et dire que c'est en fait ∑ n 1 x i ∼ p o i s s o n ( λ = 1 ) où chaque x i est: x i ∼ p o i s s o n ( λ = 1 / n
La distribution binomiale négative est devenue un modèle populaire pour les données de comptage (en particulier le nombre attendu de lectures de séquençage dans une région donnée du génome d'une expérience donnée) en bioinformatique. Les explications varient: Certains l'expliquent comme quelque...
J'ai souvent vu les conseils pour vérifier si un ajustement du modèle de Poisson est trop dispersé, ce qui implique de diviser la déviance résiduelle par les degrés de liberté. Le rapport résultant doit être "environ 1". La question est de savoir de quelle plage parlons-nous pour "approximative" -...
Une distribution de Poisson peut mesurer des événements par unité de temps et le paramètre est . La distribution exponentielle mesure le temps jusqu'au prochain événement, avec le paramètre . On peut convertir une distribution dans l'autre, selon qu'il est plus facile de modéliser des événements ou...
Quelle est la stratégie appropriée pour décider quel modèle utiliser avec les données de comptage? J'ai des données de comptage que j'ai besoin de modéliser en tant que modèle à plusieurs niveaux et il m'a été recommandé (sur ce site) que la meilleure façon de le faire soit par le biais de bogues...
Lorsque nous considérons les scénarios de la théorie de la file d'attente où les individus arrivent à un nœud de service et font la queue, généralement un processus de Poisson est utilisé pour modéliser les heures d'arrivée. Ces scénarios surviennent dans les problèmes de routage réseau....
Question originale (25/07/14): Cette citation des médias est-elle logique, ou existe-t-il une meilleure façon statistique de visualiser la série d'accidents d'avion récents? Cependant, Barnett attire également l'attention sur la théorie de la distribution de Poisson, ce qui implique que les...
J'ai un ensemble de données que je m'attendrais à suivre une distribution de Poisson, mais il est sur-dispersé d'environ 3 fois. À l'heure actuelle, je modélise cette overdispersion en utilisant quelque chose comme le code suivant dans R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist =...