Sou estudante de graduação e tenho um projeto para a minha aula de probabilidade. Basicamente, tenho um conjunto de dados sobre os furacões que afetaram meu país por uma série de anos. No meu Livro de Probabilidades, (Probabilidade e Estatística com R), há um exemplo (não completo) de como...
Estou tentando modelar dados de contagem em R que aparentemente estão sub-dispersos (parâmetro de dispersão ~ 0,40). Este é provavelmente por isso que um glmcom family = poissonou um binômio negativo ( glm.nbmodelo) não são significativas. Quando olho para as descrições dos meus dados, não tenho a...
Recentemente, comecei a trabalhar em uma clínica de tuberculose. Nos reunimos periodicamente para discutir o número de casos de TB que estamos tratando atualmente, o número de testes administrados, etc. Gostaria de começar a modelar essas contagens para não ficar apenas imaginando se algo é incomum...
Eu tenho uma pergunta sobre variáveis aleatórias. Vamos supor que temos duas variáveis aleatórias e . Digamos que seja Poisson distribuído com o parâmetro e seja Poisson distribuído com o parâmetro .Y X λ 1 Y λ 2XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 Quando você constrói a fratura a partir de e...
Uma regressão de Poisson é um GLM com uma função de log-link. Uma maneira alternativa de modelar dados de contagem distribuídos de maneira não-normal é pré-processar usando o log (ou melhor, log (1 + count) para manipular zeros). Se você fizer uma regressão de mínimos quadrados nas respostas de...
Se eu tiver variáveis aleatórias distribuídas por Poisson com os parâmetros , qual é a distribuição de (ou seja, o piso inteiro da média)?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...
Uma colega de trabalho está analisando alguns dados biológicos para sua dissertação com alguma heteroscedasticidade desagradável (figura abaixo). Ela está analisando com um modelo misto, mas ainda está tendo problemas com os resíduos. A transformação de log das variáveis de resposta limpa as...
Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando...
Uma distribuição Skellam descreve a diferença entre duas variáveis que possuem distribuições de Poisson. Existe uma distribuição semelhante que descreva a diferença entre variáveis que seguem distribuições binomiais negativas? Meus dados são produzidos por um processo de Poisson, mas incluem...
Eu tenho o seguinte histograma de dados de contagem. E eu gostaria de ajustar uma distribuição discreta a ela. Não tenho certeza de como devo fazer isso. Devo primeiro sobrepor uma distribuição discreta, digamos, Distribuição binomial negativa, no histograma para obter os parâmetros da...
Estou realmente impressionado com o fato de o Poisson GLM aceitar números não inteiros! Veja: Dados (conteúdo 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', 'weight') tm...
Devido ao fatorial em uma distribuição de poisson, torna-se impraticável estimar modelos de poisson (por exemplo, usando máxima verossimilhança) quando as observações são grandes. Por exemplo, se estou tentando estimar um modelo para explicar o número de suicídios em um determinado ano (apenas...
Portanto, sabemos que uma soma de nnn poissons com o parâmetro λλ\lambda é em si um poisson com nλnλn\lambda . Assim, hipoteticamente, uma pode demorar x∼poisson(λ=1)x∼poisson(λ=1)x \sim poisson(\lambda = 1) e dizem que é realmente ∑n1xi∼poisson(λ=1)∑1nxi∼poisson(λ=1)\sum_1^n x_i \sim...
A distribuição binomial negativa tornou-se um modelo popular para dados de contagem (especificamente o número esperado de leituras de seqüenciamento dentro de uma determinada região do genoma de um determinado experimento) em bioinformática. As explicações variam: Alguns o explicam como algo que...
Eu sempre vi o conselho para verificar se um ajuste do modelo de Poisson está ou não disperso em excesso, envolvendo a divisão do desvio residual pelos graus de liberdade. A proporção resultante deve ser "aproximadamente 1". A questão é de qual faixa estamos falando para "aproximado" - qual é a...
Uma distribuição Poisson pode medir eventos por unidade de tempo, e o parâmetro é λλ\lambda . A distribuição exponencial mede o tempo até o próximo evento, com o parâmetro 1λ1λ\frac{1}{\lambda} . Pode-se converter uma distribuição na outra, dependendo se é mais fácil modelar eventos ou...
Qual é a estratégia apropriada para decidir qual modelo usar com os dados de contagem? Tenho dados de contagem que preciso modelar como modelo multinível e me foi recomendado (neste site) que a melhor maneira de fazer isso é através de bugs ou MCMCglmm. No entanto, ainda estou tentando aprender...
Quando consideramos os cenários da teoria de enfileiramento em que os indivíduos chegam a um nó de serviço e fazem fila, geralmente um processo de Poisson é usado para modelar os horários de chegada. Esses cenários surgem em problemas de roteamento de rede. Eu apreciaria uma explicação intuitiva...
Pergunta original (25/7/14): Esta citação da mídia faz sentido ou existe uma maneira estatística melhor de ver a enxurrada de acidentes de avião recentes? No entanto, Barnett também chama a atenção para a teoria da distribuição de Poisson, que implica que intervalos curtos entre colisões são...
Eu tenho um conjunto de dados que eu esperaria seguir uma distribuição de Poisson, mas ele é superdisperso em cerca de 3 vezes. No momento, estou modelando essa superdispersão usando algo como o código a seguir em R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) oDdist...