Soy estudiante de pregrado y tengo un proyecto para mi clase de probabilidad. Básicamente, tengo un conjunto de datos sobre los huracanes que afectaron a mi país durante una serie de años. En mi Libro de probabilidad, (Probabilidad y estadística con R) hay un ejemplo (no completo) de cómo...
Estoy tratando de modelar datos de conteo en R que aparentemente están poco dispersos (Parámetro de dispersión ~ .40). Esta es probablemente la razón por la cual un modelo binomial ( ) glmcon family = poissono negativo glm.nbno es significativo. Cuando miro los descriptivos de mis datos, no tengo...
Recientemente comencé a trabajar para una clínica de tuberculosis. Nos reunimos periódicamente para analizar la cantidad de casos de TB que estamos tratando actualmente, la cantidad de pruebas administradas, etc. Me gustaría comenzar a modelar estos conteos para que no solo estemos adivinando si...
Tengo una pregunta sobre variables aleatorias. Supongamos que tenemos dos variables aleatorias e . Digamos que es Poisson distribuido con el parámetro e es Poisson distribuido con el parámetro .XXXYYYXXXλ1λ1\lambda_1YYYλ2λ2\lambda_2 Cuando construye la fractura a partir de y llama a esto una...
Una regresión de Poisson es un GLM con una función de enlace de registro. Una forma alternativa de modelar datos de recuento no distribuidos normalmente es preprocesar tomando el registro (o mejor dicho, el registro (1 + recuento) para manejar los 0). Si realiza una regresión de mínimos cuadrados...
Si tengo variables aleatorias que son Poisson distribuidas con parámetros , ¿cuál es la distribución de (es decir, el piso entero del promedio)?X1, X2, ... , XnorteX1,X2,…,XnX_1,X_2,\ldots,X_nλ1, λ2, ... , λnorteλ1,λ2,…,λn\lambda_1, \lambda_2,\ldots, \lambda_nY= ⌊ ∑nortei =...
Una compañera de trabajo está analizando algunos datos biológicos para su disertación con cierta heterocedasticidad desagradable (figura a continuación). Lo está analizando con un modelo mixto pero todavía tiene problemas con los residuos. La transformación logarítmica de las variables de...
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...
Una distribución de Skellam describe la diferencia entre dos variables que tienen distribuciones de Poisson. ¿Existe una distribución similar que describa la diferencia entre las variables que siguen distribuciones binomiales negativas? Mis datos son producidos por un proceso de Poisson, pero...
Tengo el siguiente histograma de datos de conteo. Y me gustaría ajustarle una distribución discreta. No estoy seguro de cómo debo hacer esto. ¿Debería superponer primero una distribución discreta, digamos Distribución binomial negativa, en el histograma para obtener los parámetros de la...
¡Estoy realmente sorprendido por el hecho de que Poisson GLM acepta números no enteros! Mira: Datos (contenido 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 R script: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count',...
Debido al factorial en una distribución de Poisson, resulta poco práctico estimar los modelos de Poisson (por ejemplo, utilizando la máxima probabilidad) cuando las observaciones son grandes. Entonces, por ejemplo, si estoy tratando de estimar un modelo para explicar el número de suicidios en un...
Entonces sabemos que una suma de nnn poissons con parámetro λλ\lambda es en sí misma un poisson con nλnλn\lambda . Hipotéticamente, uno podría tomar x∼poisson(λ=1)x∼poisson(λ=1)x \sim poisson(\lambda = 1) y decir que en realidad es ∑n1xi∼poisson(λ=1)∑1nxi∼poisson(λ=1)\sum_1^n x_i \sim...
La distribución binomial negativa se ha convertido en un modelo popular para los datos de recuento (específicamente el número esperado de lecturas de secuenciación dentro de una región dada del genoma de un experimento dado) en bioinformática. Las explicaciones varían: Algunos lo explican como...
A menudo he visto consejos para verificar si un ajuste del modelo de Poisson se dispersa en exceso o no, lo que implica dividir la desviación residual entre los grados de libertad. La relación resultante debe ser "aproximadamente 1". La pregunta es de qué rango estamos hablando para "aproximados":...
Una distribución de Poisson puede medir eventos por unidad de tiempo, y el parámetro es λλ\lambda . La distribución exponencial mide el tiempo hasta el próximo evento, con el parámetro 1λ1λ\frac{1}{\lambda} . Uno puede convertir una distribución en la otra, dependiendo de si es más fácil modelar...
¿Cuál es la estrategia adecuada para decidir qué modelo usar con los datos de conteo? Tengo datos de recuento que necesito modelar como modelo multinivel y me recomendaron (en este sitio) que la mejor manera de hacerlo es a través de errores o MCMCglmm. Sin embargo, todavía estoy tratando de...
Cuando consideramos los escenarios de la teoría de colas donde los individuos llegan a un nodo de servicio y hacen cola, generalmente se usa un proceso de Poisson para modelar los tiempos de llegada. Estos escenarios surgen en problemas de enrutamiento de red. Agradecería una explicación intuitiva...
Pregunta original (25/7/14): ¿Tiene sentido esta cita de los medios de comunicación o hay una mejor manera estadística de ver la avalancha de accidentes aéreos recientes? Sin embargo, Barnett también llama la atención sobre la teoría de la distribución de Poisson, lo que implica que los...
Tengo un conjunto de datos que esperaría seguir una distribución de Poisson, pero se dispersa en exceso aproximadamente 3 veces. Actualmente, estoy modelando esta sobredispersión usando algo como el siguiente código en R. ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist =...