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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Calcul de la répétabilité des effets d'un modèle lmer
Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #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 …
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 




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Quel est le modèle approprié pour les données de comptage sous-dispersées?
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 pas le biais typique des données …

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Séries chronologiques pour les données de dénombrement, avec dénombrements <20
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 deviner si quelque chose est inhabituel ou non. …



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Comment fonctionne une distribution de Poisson lors de la modélisation de données continues et entraîne-t-elle une perte d'informations?
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 et sur la base des commentaires sur …

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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
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 statistique où j'ai …
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 

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Quelle est la distribution de la moyenne arrondie des variables aléatoires de Poisson?
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, \lambda_nY=⌊∑ni=1Xin⌋Y=⌊∑i=1nXin⌋Y=\left\lfloor\frac{\sum_{i=1}^n X_i}{n}\right\rfloor Une somme de Poissons est également Poisson, mais je ne suis pas assez confiant dans les statistiques pour déterminer s'il …

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Distribution qui décrit la différence entre les variables distribuées binomiales négatives?
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, mais incluent une bonne quantité de bruit, conduisant …

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Comment ajuster une distribution discrète pour compter des données?
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 distribution discrète, puis d'exécuter un test de Kolmogorov-Smirnov pour …

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