如何將 Poisson CDF 寫成 Python 極坐標表達式
[英]How to Write Poisson CDF as Python Polars Expression
我有一個極坐標表達式集合，用於為 ML model 生成特征。我想向這個集合添加一個 poission cdf 特征，同時保持惰性執行（具有速度、緩存等優勢）。 到目前為止，我還沒有找到實現這一目標的簡單方法。 我已經能夠在所需的惰性表達式框架之外獲得我想要的結果： 但是，實際上我希望它看起來像： ...
我可以在廣義加法 Model (GAM) 中將泊松分布用作連續非負數據的族嗎？
[英]Can I use poisson distribution as family in Generalized Additive Model (GAM) for continuous, non-negative data?
我正在構建一個 GAM，其數據集的分布類似於泊松分布數據。 但是，我的數據是連續的，即它包含以立方米為單位的樹木體積信息。 那么，在做R中的GAM代碼（帶mgcv庫）時，我可以使用泊松作為族嗎？ 或者我應該選擇別的東西，因為數據不是計數數據？ 我確實發現了一些討論類似問題的線程，但他們沒有提供答案 ...
如何模擬一段時間內發生的次數
[英]How to simulate number of occurences over a time period
我有一個平均每 x 秒發生一次的事件。 在 Python 中，我希望“模擬”一個特定的時間間隔 t 秒，並得到一個合理的隨機采樣 integer n 表示該時間段內事件發生的次數。 我怎樣才能做到這一點？ （不，在你問之前，這不是我的作業，我在這里問經驗豐富的統計學家編碼員，而不是計算出我需要的 ...
負二項式，泊松伽馬混合 winbugs
[英]Negative binomial , Poisson-gamma mixture winbugs
Winbugs 陷阱錯誤 這只是數據樣本，model 問題來自 Ezra Hauer 8.3.2，道路安全回歸的藝術，model 提供了一個**錯誤未定義的真實結果。 ** model 的目標是完全貝葉斯和一步 model 而不是使用經驗貝葉斯。 結果應類似於 MLE，其中 beta0 為 ...
如何計算python中足球比賽角球數的負二項分布
[英]How to calculate negative binomial distribution of the number of corners in a football match in python
我創建了一個算法來計算足球比賽角球數的 1x2 市場賠率。 我曾經使用泊松分布，就像這樣： 但最近我發現使用負二項分布可能會更好，因為角落顯示過度分散（它們的均值低於它們的方差）。 假設我的角數組是 [7,8,7,12,14,9,6,15,5]，我沒有其他變量，我如何計算負二項分布？ 我試過這樣的： ...
從 glm function 預測給出“日志（時間）錯誤”
[英]Predicting from glm function gives an "Error in log(time)"
我正在嘗試使用泊松回歸來預測故障率。 但是，我不知何故得到了一個我不明白的錯誤。 這是我的代碼： 我得到的錯誤說明如下： 這是什么意思，我該如何解決？ ...
Anylogic 中的非齊次泊松過程
[英]Non Homogenous Poisson Process in Anylogic
我正在嘗試在 Anylogic 中模擬 Mt/M/c 排隊 model。 我希望 Source 通過非齊次泊松過程生成代理，這要求到達率 function 類似於 a+b*sin(t)。 但是，我發現源只能按固定費率或費率表生成。 我想知道是否有某種方法可以按 Anylogic 中給出的速率 fun ...
考慮剩余時間的泊松分布
[英]Poission Distribution considering time left
我想計算在n分鍾的足球比賽中每個結果的剩余概率。 在這種情況下，我預計70分鍾時主隊的進球數為2.69 ，客隊的進球數為1.12 ，目前的結果是2-1 代碼 這返回2-1最終結果的概率為2.21% ，這是相當低的，考慮到只剩下20分鍾，我預計概率很高 ...
如何使用 R 編程在泊松回歸中使用前向、后向和逐步選擇找到最佳擬合模型？
[英]How to find the best fitted models using the forward ,backward and the stepwise selection in poisson regression using R programming?
我正在使用regsubsets方法進行線性回歸，並遇到了用於為邏輯回歸方法選擇列的step()方法。 我不確定我們是否可以使用regsubsets或steps進行泊松回歸。 如果有一種方法可以在 R 編程中找到泊松回歸的最佳子集，那將會很有幫助。 ...
為什么將交互項添加到泊松回歸時置信區間很小？
[英]Why are confidence Intervals small when interaction terms are added to a Poisson regression?
我目前正在運行泊松回歸，大學申請作為因變量，性別和種族作為兩個自變量。 我在性別和種族之間加入了一個完整的因子交互項，以 1) 觀察它們的主要影響和 2) 觀察它們的交互作用。 每當我在泊松回歸中包含它們的交互項時，Stata 輸出的發生率比率 (IRR) 看起來是正常的，但相應的置信區間上限和下 ...
在 sjPlot package 的 plot_model() 中考慮偏移變量
[英]Account for offset variables in plot_model() of sjPlot package
我正在使用偏移量變量創建泊松分布廣義線性 model（在我的例子中，狍子表現出警惕行為的秒數作為響應變量，總秒數停留在 plot 作為偏移量）。 這是一個可重現的樣本，使用與我的案例類似的方式使用偏移量，修改自 Zuur 的生態混合效應模型： （對於包之間的尷尬轉換感到抱歉......我更習慣於 ...
谷歌表格中是否有 qpois() R 等價物？
[英]Is there a qpois() R equivalent in google sheet?
我想在 Google 表格中計算泊松分布的分位數 function。 例如在 R 中： 我已經搜索了 web 以便在谷歌表格中找到任何等效的 function 但我沒有找到任何東西。 有沒有我不知道或遇到的function？ ...
准泊松混合效應 model 對來自 R 中多個估算數據集的過度分散計數數據
[英]Quasi-Poisson mixed-effect model on overdispersed count data from multiple imputed datasets in R
我正在處理我可以單獨解決的三個部分的問題，但現在我需要一起解決它們： 極度偏斜、過度分散的相關計數變量（做某事時發生的事件數量）， 必須包括隨機效應， 許多缺失值 -> 多重插補 -> 10 個插補數據集。 為了解決前兩部分，我選擇了一個准泊松混合效應 model。由於stats::gl ...
使用 Geom_Smooth 時沒有繪制回歸線
[英]Regression Line is Not Plotting When Using Geom_Smooth
我正在 Kaggle 上進行為期 5 天的回歸挑戰，但在使用 ggplot 時，我無法獲得 plot 的泊松回歸線。 我想看看下雨對穿過紐約市橋梁的自行車數量的影響。 我試過顛倒 geom_point 和 geom_smooth 的順序，但沒有奏效。 如果我改用高斯，那也行不通。 這是我寫的： ...
應用 poisson.cdf 在 pandas dataframe 中創建列
[英]Applying poisson.cdf to create a column in a pandas dataframe
我有一個 pandas dataframe 有兩列，比如 x 和 y。 對於每一行，x 是服從泊松分布的隨機變量的平均值。 我想添加第三列 z，使得 z = 隨機抽取小於 y 的概率。 對於給定的行，假設 x = 15，我想知道隨機抽取小於 y = 10 的概率。我知道我可以使用： 返回 0.118 ...
將零膨脹泊松擬合到 plot 它在 R
[英]Fitting zero inflated poisson to plot it in R
我有以下數據 我已經運行了 ZINB model，我知道它最適合我的數據。 我想在圖表上證明這種分布是我最好的選擇。 我正在使用fitdist 我的問題是，正如我想證明nbinom和pois不是最合適的一樣，我不能用零膨脹泊松ZIP來做到這一點。 我正在使用gamlss 在這里，我使用此處建議的值 ...
有沒有更快的方法來循環通過 numpy 矩陣
[英]Is there a faster way to loop through numpy matrix
一直在嘗試如何計算兩支球隊得分的泊松概率，但是當將可能的得分線相加時，它們的總和不會為零，並且范圍為 0 到 6 甚至還不夠。 現在，我知道變量 m 包含可能的分數和概率，有沒有更快的方法來做到這一點，因為我需要所有可能的分數，以便分數線都沒有零和分數線都為零，如果我加起來他們的概率我得到 100% ...
如何計算 R 中的泊松采樣？
[英]How to calculate a Poisson sampling in R?
我正在關注這個泊松采樣，但不知道如何在 R 中獲得它。 是否有另一種方法可以在 R 中進行泊松采樣。 我真的很感激任何線索。 ...
計算並繪制 R 中具有泊松分布的多個類別的均值 + 置信區間
[英]Calculate and plot mean + confidence interval for multiple categories with poisson distribution in R
我很難為我的數據集繪制均值 + 置信區間圖。 我的數據集由 2 列組成，以簡化： 因此它有 3 個類別（a、d 和 q），它們具有相應的計數數據。 我的真實數據集遵循泊松分布。 我想計算每個類別的平均值以及置信區間並將其繪制在條形圖中。 由於類別有不同的長度，我制作了每個類別的子集並嘗試了以 ...
嘗試使用逆 CDF 方法模擬泊松樣本，但我的 R 函數會產生錯誤的結果
[英]Trying to simulate Poisson samples using inverse CDF method but my R function produces wrong results
我寫了一些R代碼來模擬泊松分布中的隨機樣本，基於算法的描述（見附圖）。 但是我的代碼似乎無法正常工作，因為生成的隨機樣本與R的內置rpois()函數生成的隨機樣本具有不同的模式。 誰能告訴我我做錯了什么以及如何修復我的功能？ 輸出與rpois(50, lambda = 0.5)非常不同。 我遵循 ...