Perguntas com a marcação «poisson-distribution»

Uma distribuição discreta definida nos números inteiros não negativos que possui a propriedade de que a média é igual à variação.

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Por que não o trabalho CLT para
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 poisson(\lambda = 1) onde cada xixix_i é: xi∼poisson(λ=1/n)xi∼poisson(λ=1/n)x_i \sim poisson(\lambda = 1/n) …
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Enquadrando a distribuição binomial negativa para sequenciamento de DNA
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 funciona como a distribuição de Poisson, mas tem …
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Quando alguém diz que o desvio residual / df deve ~ 1 para um modelo de Poisson, quão aproximado é aproximado?
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 …
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Quão estranho é um conjunto de acidentes de avião?
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 realmente mais prováveis ​​do …
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Qual é a intuição por trás de amostras intercambiáveis ​​sob a hipótese nula?
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …
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 
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Exemplos de processos que não são Poisson?
Estou procurando alguns bons exemplos de situações inadequadas para modelar com uma distribuição Poisson, para me ajudar a explicar a distribuição Poisson para os alunos. Geralmente, usa-se o número de clientes que chegam a uma loja em um intervalo de tempo como um exemplo que pode ser modelado por uma …
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Entenda intuitivamente por que a distribuição de Poisson é o caso limitante da distribuição binomial
Em "Data Analysis" do DS Sivia, há uma derivação da distribuição de Poisson, da distribuição binomial. Eles argumentam que a distribuição de Poisson é o caso limitante da distribuição binomial quando , onde é o número de tentativas.M→∞M→∞M\rightarrow\inftyMMM Pergunta 1: Como esse argumento pode ser intuitivamente entendido? Pergunta 2: Por …
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