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...
Tengo una base de datos de eventos (es decir, una variable de fechas) y covariables asociadas. Los eventos son generados por el proceso no estacionario de Poisson con parámetros que son una función desconocida (pero posiblemente lineal) de algunas covariables. Creo que el paquete NHPoisson existe...
Estoy buscando algunos buenos ejemplos de situaciones que no son adecuadas para modelar con una distribución de Poisson, para ayudarme a explicar la distribución de Poisson a los estudiantes. Uno usa comúnmente el número de clientes que llegan a una tienda en un intervalo de tiempo como un...
Tengo un conjunto de datos de casos incidentes por temporada de una enfermedad rara. Por ejemplo, digamos que hubo 180 casos en la primavera, 90 en el verano, 45 en el otoño y 210 en el invierno. Me cuesta saber si es apropiado adjuntar errores estándar a estos números. Los objetivos de la...
Noté que en la distribución Normal, la probabilidad es igual a cero, mientras que para la distribución de Poisson, no será igual a cero cuando c es un número entero no negativo.PAG( x = c )PAG(X=C)P(x=c)CCc Mi pregunta es: ¿la probabilidad de cualquier constante en la distribución normal es igual...
En "Análisis de datos" por DS Sivia, hay una derivación de la distribución de Poisson, de la distribución binomial. Argumentan que la distribución de Poisson es el caso limitante de la distribución binomial cuando M→∞M→∞M\rightarrow\infty , donde es el número de ensayos.MMM Pregunta 1: ¿Cómo se...
Me preguntaba cómo generaría datos a partir de una ecuación de regresión de Poisson en R? Estoy un poco confundido sobre cómo abordar el problema. Entonces, si supongo que tenemos dos predictores y X 2 que se distribuyen N ( 0 , 1 ) . Y la intersección es 0 y ambos coeficientes son iguales a 1....
Suponga que son variables aleatorias iid que siguen la distribución de Poisson con media . ¿Cómo puedo probar que no hay un estimador imparcial de la cantidad ?X0,X1, ... ,XnorteX0,X1,...,Xnorte X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Recientemente me he encontrado con la distribución bivariada de Poisson, pero estoy un poco confundido sobre cómo se puede derivar. La distribución está dada por: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X =...
Tengo una cohorte de pacientes con diferente duración de seguimiento. Hasta ahora no estoy considerando el aspecto del tiempo y solo necesito modelar un resultado binario-enfermedad / no enfermedad. Usualmente hago regresión logística en estos estudios, pero otro colega mío me preguntó si la...
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
Me dieron un conjunto de datos que contiene la cantidad de premios ganados por los estudiantes en una escuela secundaria donde los predictores de la cantidad de premios ganados incluyen el tipo de programa en el que el estudiante se inscribió y la puntuación en su examen final de matemáticas. Me...
Usé stl () en R para descomponer los datos de conteo en componentes de tendencia, estacionales e irregulares. Los valores de tendencia resultantes ya no son enteros. Tengo las siguientes preguntas: ¿Es stl () una forma adecuada de desestacionalizar los datos de conteo? Dado que la tendencia...
Aquí en Wikipedia dice: Para valores suficientemente grandes de λλλ , (digamos λ>1000λ>1000λ>1000 ), la distribución normal con media λλλ y varianza λλλ (desviación estándar λ−−√λ\sqrt{\lambda} ), es una excelente aproximación a la distribución de Poisson. Siλλλes mayor que aproximadamente...
Actualmente estoy analizando datos de una serie de experimentos de comportamiento que usan la siguiente medida. Se les pide a los participantes en este experimento que seleccionen pistas que (ficticias) otras personas puedan usar para ayudar a resolver una serie de 10 anagramas. Se hace creer a los...
Tengo el siguiente modelo: > model1<-lmer(aph.remain~sMFS1+sAG1+sSHDI1+sbare+season+crop +(1|landscape),family=poisson) ... y este es el resultado resumido. > summary(model1) Generalized linear mixed model fit by the Laplace approximation Formula: aph.remain ~ sMFS1 + sAG1 + sSHDI1 +...
Estoy tratando de configurar un modelo de Poisson inflado a cero en R y JAGS. Soy nuevo en JAGS y necesito alguna orientación sobre cómo hacerlo. He estado intentando con lo siguiente donde y [i] es la variable observada model { for (i in 1:I) { y.null[i] <- 0 y.pois[i] ~ dpois(mu[i])...
¿Alguien puede mostrar cómo el valor esperado y la varianza del Poisson inflado cero, con función de masa de probabilidad f(y)={π+(1−π)e−λ,(1−π)λye−λy!,if y=0if y=1,2....f(y)={π+(1−π)e−λ,if y=0(1−π)λye−λy!,if y=1,2.... f(y) = \begin{cases} \pi+(1-\pi)e^{-\lambda}, & \text{if }y=0...
Para los datos de recuento que he recopilado, uso la regresión de Poisson para construir modelos. Hago esto usando la glmfunción en R, donde uso family = "poisson". Para evaluar posibles modelos (tengo varios predictores) utilizo el AIC. Hasta aquí todo bien. Ahora quiero realizar una validación...
Tengo un conjunto de datos que contiene la cantidad de acciones realizadas por individuos en el transcurso de 7 días. La acción específica no debería ser relevante para esta pregunta. Aquí hay algunas estadísticas descriptivas para el conjunto de datos: RangoMediaDiferenciaNumero de observaciones0...