Questions marquées «poisson-process»

Pour des questions sur la théorie ou les applications du processus de Poisson, l'un des processus ponctuels les plus largement appliqués en statistique et ailleurs.

5
S'il vous plaît expliquer le paradoxe de l'attente
Il y a quelques années, j'ai conçu un détecteur de rayonnement qui fonctionne en mesurant l'intervalle entre les événements plutôt qu'en les comptant. Mon hypothèse était que, lors de la mesure d'échantillons non contigus, je mesurerais en moyenne la moitié de l'intervalle réel. Cependant, lorsque j'ai testé le circuit avec …
8
Existe-t-il un standard de référence pour la modélisation de séries temporelles irrégulièrement espacées?
Dans le domaine de l’économie (je pense), nous avons ARIMA et GARCH pour les séries chronologiques régulièrement espacées et Poisson, Hawkes pour la modélisation des processus ponctuels; qu’en est-il des tentatives de modélisation de séries chronologiques irrégulièrement espacées - existe-t-il (au moins) des pratiques communes? ? (Si vous avez des …
2
Passer de la modélisation d'un processus à l'aide d'une distribution de Poisson pour utiliser une distribution binomiale négative?
\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Nous avons un processus aléatoire qui peut ou mai ne pas se produire plusieurs fois dans une période de temps définie . Nous avons un flux de données à partir d'un modèle préexistant de ce processus, qui fournit la probabilité qu'un certain nombre d'événements se produisent dans la période …
1
Comment estimer le processus de Poisson en utilisant R? (Ou: comment utiliser le package NHPoisson?)
J'ai une base de données d'événements (c'est-à-dire une variable de dates) et des covariables associées. Les événements sont générés par le processus de Poisson non stationnaire, le paramètre étant une fonction inconnue (mais peut-être linéaire) de certaines covariables. Je pense que le package NHPoisson existe uniquement à cette fin; mais …
1
Test exact de Fisher et distribution hypergéométrique
Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, …
1
Comment intégrer une valeur aberrante innovante à l'observation 48 dans mon modèle ARIMA?
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble de données d'origine. Comment …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
2
Théorème d'espérance totale pour les processus de Poisson
J'ai deux processus de Poisson indépendants et avec les taux d'arrivée et , respectivement. Maintenant, l'heure prévue pour l'arrivée de l'élément suivant pour le processus fusionné doit être .UNEAABBBλUNEλA\lambda_AλBλB\lambda_B1λUNE+λB1λA+λB\frac {1}{\lambda_A+\lambda_B} En supposant que soit l'heure d'arrivée pour l'élément suivant du processus combiné, et ou comme les événements que les éléments …
2
Existe-t-il des alternatives à la simulation pour déterminer la distribution du nombre d'événements à partir de deux processus de Poisson non homogènes dépendants?
Un modèle «à la pointe de la technologie» pour la répartition des buts marqués lors d'un match de football est celui de Dixon et Robinson (1998) «A Birth Process Model for Association Football Matches» qui explique deux phénomènes clés: 1) Plus de buts sont marqués à la fin des matches …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.