প্রশ্ন ট্যাগ «poisson-distribution»

পোয়েসন বিতরণে ফ্যাক্টরিয়াল হওয়ার কারণে, পর্যবেক্ষণগুলি বড় হলে পোইসন মডেলগুলি (উদাহরণস্বরূপ, সর্বাধিক সম্ভাবনা ব্যবহার করে) অনুমান করা অযৌক্তিক হয়ে ওঠে। সুতরাং, উদাহরণস্বরূপ, যদি আমি একটি নির্দিষ্ট বছরে আত্মহত্যার সংখ্যা ব্যাখ্যা করার জন্য কোনও মডেলটি অনুমান করার চেষ্টা করছি (কেবলমাত্র বার্ষিক তথ্য পাওয়া যায়), এবং বলি, প্রতি বছর হাজার হাজার আত্মহত্যা …

17 modeling  poisson-distribution  large-data 

পোইসন জিএলএম অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা গ্রহণ করে আমি সত্যিই হতবাক! দেখুন: ডেটা (বিষয়বস্তু 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 আর স্ক্রিপ্ট: t <- read.table("data.txt") names(t) <- c('site', 'year', 'count', 'weight') tm <- …

17 r  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression 

সুতরাং আমরা জানি যে একটি সমষ্টি nnn পরামিতি সঙ্গে poissons λλ\lambda নিজেই সঙ্গে একটি পইসন হয় nλnλn\lambda । সুতরাং অনুমান, এক সময় লাগতে পারে x∼poisson(λ=1)x∼poisson(λ=1)x \sim poisson(\lambda = 1) এবং বলে এটা আসলে ∑n1xi∼poisson(λ=1)∑1nxi∼poisson(λ=1)\sum_1^n x_i \sim poisson(\lambda = 1) যেখানে প্রতিটি xixix_i হল: xi∼poisson(λ=1/n)xi∼poisson(λ=1/n)x_i \sim poisson(\lambda = 1/n) , এবং …

16 poisson-distribution  central-limit-theorem  asymptotics 

নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণ বায়োইনফরম্যাটিক্সে গণনা সম্পর্কিত ডেটা (নির্দিষ্ট পরীক্ষায় জিনোমের একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের মধ্যে বিশেষত প্রত্যাশিত সংখ্যার পাঠযোগ্য) হয়ে উঠেছে model ব্যাখ্যা পৃথক: কেউ কেউ এটিকে এমন কিছু হিসাবে ব্যাখ্যা করেছেন যা পয়েসন বিতরণের মতো কাজ করে তবে একটি অতিরিক্ত প্যারামিটার রয়েছে, সত্যের বিতরণকে আরও স্বাধীনতার মঞ্জুরি দেয়, পরিবর্তনের সাথে …

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

একটি পয়সন বিতরণ প্রতি ইউনিট সময় ইভেন্টগুলি পরিমাপ করতে পারে এবং প্যারামিটারটি । সূচকীয় বণ্টনের ব্যবস্থা পরবর্তী ইভেন্ট হওয়া পর্যন্ত সময়, প্যারামিটার সঙ্গে । ইভেন্টগুলি বা সময়গুলির মডেল করা আরও সহজ কিনা তার উপর নির্ভর করে কেউ একটি বিতরণকে অন্যকে রূপান্তর করতে পারে।λλ\lambda1λ1λ\frac{1}{\lambda} এখন, গামা-পোইসন হ'ল একটি প্রসারিত "পিয়াসন যা …

16 poisson-distribution  negative-binomial  gamma-distribution  exponential-family 

গণনার ডেটা সহ কোন মডেলটি ব্যবহার করবেন তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য উপযুক্ত কৌশল কী? আমার কাছে মাল্টিলেভেল মডেল হিসাবে মডেল করার প্রয়োজনীয় ডেটা রয়েছে এবং এটি আমার কাছে (এই সাইটে) সুপারিশ করা হয়েছিল যে এটি করার সর্বোত্তম উপায়টি বাগ বা এমসিএমসিজিএমএমএমের মাধ্যমে। তবে আমি এখনও বেইসিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে জানার চেষ্টা …

16 poisson-distribution  generalized-linear-model  negative-binomial  overdispersion 

আমি প্রায়শই পয়েসন মডেল ফিট ফিট বা না হয় কিনা তা যাচাই করার জন্য পরামর্শটি স্বাধীনতার ডিগ্রি দ্বারা অবশিষ্টাংশের বিচ্যুতিকে বিভক্ত করার সাথে যুক্ত করেছি। ফলাফল অনুপাতটি "আনুমানিক 1" হওয়া উচিত। প্রশ্নটি হল "আনুমানিক" এর জন্য আমরা কোন পরিসরের কথা বলছি - বিকল্পের মডেল ফর্মগুলি বিবেচনা করতে অ্যালার্ম বন্ধ করা …

16 poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion 

আসল প্রশ্ন (//২৫/১)): সংবাদমাধ্যমের এই উদ্ধৃতিটি কী বোঝায়? তবে বার্নেট পয়সন বিতরণ তত্ত্বের দিকেও দৃষ্টি আকর্ষণ করেছেন, যা বোঝায় যে ক্র্যাশের মধ্যে সংক্ষিপ্ত বিরতি আসলে দীর্ঘ সময়ের চেয়ে বেশি সম্ভাব্য। "ধরুন যে প্রতি বছর গড়ে একটি মারাত্মক দুর্ঘটনা ঘটে, যার অর্থ যে কোনও দিনেই দুর্ঘটনার সম্ভাবনা ৩ chance৫ এর মধ্যে …

15 probability  poisson-distribution 

পারমুয়েশন টেস্ট (যাকে এলোমেলোকরণ পরীক্ষা, পুনরায় র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা বা একটি সঠিক পরীক্ষাও বলা হয়) খুব কার্যকর হয় এবং কার্যকর হয় যখন উদাহরণস্বরূপ প্রয়োজনীয় বন্টনের অনুমানটি t-testপূরণ হয় না এবং যখন র‌্যাঙ্কিংয়ের মাধ্যমে মানগুলির রূপান্তর হয় নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষার Mann-Whitney-U-testফলে আরও তথ্য নষ্ট হতে পারে। যাইহোক, এই ধরণের পরীক্ষাটি নাল হাইপোথিসিসের অধীনে …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

আমার কাছে ইভেন্টগুলির একটি ডাটাবেস রয়েছে (অর্থাত্ তারিখের একটি পরিবর্তনশীল) এবং এর সাথে সংযুক্ত covariates। ইভেন্টগুলি অ-স্টেশনারি পোইসন প্রক্রিয়া দ্বারা উত্পন্ন হয় যার সাথে প্যারামিটারটি কিছু সংখ্যক কোয়ারিয়েটের অজানা (তবে সম্ভবত লিনিয়ার) ফাংশন হয়। আমি মনে করি NHPoisson প্যাকেজটি কেবল এই উদ্দেশ্যেই বিদ্যমান; তবে 15 ঘন্টা ব্যর্থ গবেষণার পরেও আমি …

15 r  poisson-distribution  poisson-process 

আমি শিক্ষার্থীদের মধ্যে পোয়েসন বিতরণটি ব্যাখ্যা করতে আমাকে সহায়তা করার জন্য কয়েকটি পয়সন বিতরণের মডেলের পক্ষে উপযুক্ত নয় এমন পরিস্থিতিগুলির কয়েকটি ভাল উদাহরণ খুঁজছি। একজন সাধারণভাবে কোনও সময়ের মধ্যে একটি দোকানে আগত গ্রাহকদের সংখ্যার উদাহরণ হিসাবে পোয়েসন বিতরণ দ্বারা মডেল করা যেতে পারে uses আমি অনুরূপ শিরাতে একটি কাউন্টারেরেক্সামেল খুঁজছি, …

15 poisson-distribution  teaching 

যখন আমরা কুইউনিং তত্ত্বের পরিস্থিতিগুলি বিবেচনা করি যেখানে ব্যক্তিরা একটি পরিবেশন নোডে উপস্থিত হয় এবং সারি সারি করে, সাধারণত আগত সময়গুলিকে মডেল করার জন্য একটি পোইসন প্রক্রিয়া ব্যবহৃত হয়। এই দৃশ্যগুলি নেটওয়ার্ক রাউটিংয়ের সমস্যাগুলির মধ্যে আসে। আমি কেন একটি পোইসন প্রক্রিয়া আগতদের মডেলটির জন্য উপযুক্ত is

15 poisson-distribution  intuition  queueing 

আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে যা আমি কোনও পয়সন বিতরণ অনুসরণ করতে পারি বলে আশা করি তবে এটি প্রায় 3-ভাগে অতিক্রম করে। বর্তমানে, আমি আর এই নীচের কোডটির মতো কিছু ব্যবহার করে এই ওভারডিস্পারশনটি মডেলিং করছি। ## assuming a median value of 1500 med = 1500 rawdist = rpois(1000000,med) …

15 distributions  modeling  poisson-distribution  overdispersion 

ডিএস সিভিয়ার "ডেটা অ্যানালাইসিস" -তে, দ্বিপদী বিতরণ থেকে পইসন বিতরণটির একটি উত্স রয়েছে। তারা যুক্তি দেয় যে পয়েসন বিতরণ দ্বিপদী বিতরণের সীমাবদ্ধ ক্ষেত্রে যখন M→∞M→∞M\rightarrow\infty , যেখানে MMM পরীক্ষার সংখ্যা। প্রশ্ন 1: কীভাবে সেই যুক্তিটি স্বজ্ঞাতভাবে বোঝা যাবে? প্রশ্ন 2 কেন large- হয় MMM সীমা এম এন এরM!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!} সমানMNN!MNN!\frac{M^{N}}{N!}যেখানেNNNসফলতাগুলি সংখ্যাMMMবিচারের? …

14 binomial  poisson-distribution  combinatorics  intuition  probability-calculus 

আমি লক্ষ্য করেছি যে সাধারণ বিতরণে, সম্ভাবনা শূন্যের সমান হয়, যখন পইসন বিতরণের জন্য, এটি শূন্যের সমান হয় না যখন সি একটি অ-নেতিবাচক পূর্ণসংখ্য হয়।P(x=c)P(x=c)P(x=c)গগc আমার প্রশ্ন: সাধারণ বিতরণে কোনও ধ্রুবকের সম্ভাবনা কি শূন্যের সমান হওয়ায় এটি কোনও বক্ররেখার অধীনে অঞ্চলটি উপস্থাপন করে? নাকি এটি মুখস্ত করার নিয়ম মাত্র?

14 probability  normal-distribution  poisson-distribution