Questions marquées «poisson-distribution»

Une distribution discrète définie sur les entiers non négatifs qui a la propriété que la moyenne est égale à la variance.

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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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Comment interpréter les coefficients dans une régression de Poisson?
Comment interpréter les principaux effets (coefficients du facteur factice) dans une régression de Poisson? Supposons l'exemple suivant: treatment <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2), labels = c("placebo", "treated")) improved <- factor(rep(c(1, 2, 3, 1, 2, 3), c(29, 7, 7, 13, 7, 21)), levels = c(1, 2, 3), …
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Pourquoi la transformation de racine carrée est-elle recommandée pour les données de comptage?
Il est souvent recommandé de prendre la racine carrée lorsque vous avez des données de comptage. (Pour des exemples sur CV, voir la réponse de @ HarveyMotulsky ici ou celle de @ whuber ici .) Par contre, lors de l'ajustement d'un modèle linéaire généralisé avec une variable de réponse distribuée …
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Régression de Poisson pour estimer le risque relatif pour les résultats binaires
Bref résumé Pourquoi est-il plus courant d'utiliser la régression logistique (avec rapports de cotes) dans les études de cohortes à résultats binaires, par opposition à la régression de Poisson (avec les risques relatifs)? Contexte D'après mon expérience, les statistiques et les cours d'épidémiologie pour les étudiants de premier cycle et …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Comment puis-je adapter un modèle à plusieurs niveaux pour les résultats de poissons trop dispersés?
Je veux adapter un GLMM à plusieurs niveaux avec une distribution de Poisson (avec sur-dispersion) en utilisant R. En ce moment j'utilise lme4 mais j'ai remarqué que récemment la quasipoissonfamille a été supprimée. J'ai vu ailleurs que vous pouvez modéliser une surdispersion additive pour les distributions binomiales en ajoutant une …
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Quand la fonction de distribution binomiale est-elle supérieure / inférieure à sa fonction de distribution de Poisson limite?
Soit B(n,p,r)B(n,p,r)B(n,p,r) la fonction de distribution binomiale (DF) avec les paramètres n∈Nn∈Nn \in \mathbb N et p∈(0,1)p∈(0,1)p \in (0,1) évalués à r∈{0,1,…,n}r∈{0,1,…,n}r \in \{0,1,\ldots,n\} : et soit dénotons le Poisson DF avec le paramètre évalué à r \ in \ {0,1,2, \ ldots \} : F(ν,r)a∈R+r∈{0,1,2,…}F(a,r)=e-ar ∑ i=0ajeB(n,p,r)=∑i=0r(ni)pi(1−p)n−i,B(n,p,r)=∑i=0r(ni)pi(1−p)n−i,\begin{equation} B(n,p,r) = …
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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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