poisson

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ポアソン分布の平均と分散が同じでない場合に選択されるモデル、例えばmeanがvarianceより大きい場合やvarianceがmeanより大きい場合？

ポアソン分布の平均と分散が同じでない場合に選択されるモデル、たとえば平均が分散より大きい場合や分散が平均よりも大きい場合？

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ポアソン回帰の予測、Rのデータフレーム（エラー：引数は行の数が異なることを意味する）

ポアソン回帰モデルを構築した後、Rの予測関数を使用して予測を作成できます。私はRで設定した私の新しいデータでうまくいっていません。 newdata <- data.frame( patient = mean(myd$patient), hypertensive = factor(1:4, levels = 1:4, labels = levels(myd$hypertensive

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Mathematicaでポアソン分布の結果が混乱する11

私は平均値 "m"のポアソン分布の確率密度関数を作成するために P=PDF[PoissonDistribution[m]] を使用しました。したがって、Mathematicaは0 この関数以上でkする機能 P(k)=m^k e^(-m)/(k!) を定義する標準的な離散ポアソン分布と同じです。しかし、P(0)を使用すると、k=0に0の確率密度が生じ、e^(-m)にあるk=0であるはずの標準的な離散

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ポアソンモデルの問題 - 整数番号

ポアソンのログログ回帰モデルの実行に問題があります。この警告メッセージをどうやって防御すべきですか？私がポアソンを使うのは初めてのことなので、どうやってやるのか本当に分かりません。おかげでたくさんの sardegnalog.lm <-glm(log1p(fulldata[381:400,1])~log1p(fulldata[381:400,2])+log1p(fulldata[381:400,3]

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Poisson Surface Reconstructionアルゴリズムを実行しているときにVisual Studioが機能しなくなる

Poisson Surface Reconstructionアルゴリズムのコードをthis linkからダウンロードし、Visual Studioで実行しようとしました。しかし、私がそれをデバッグすると、出力は生成されません。むしろVisual Studioは動作しなくなります。私はVisual Studio 2017 Community Editionを実行していますが、Poisson Rec

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GLM要約の解釈を確認するR

私がやっていることがすべて正しいことを確認したいだけです！私はいくつかのサイトで鳥の数を農地と湿地の2つの生息地に分類しています。私は単にどの生息地がより多くの個体数を持っているかを知りたいだけです。私は（彼らは、カウントデータであるとして）ポアソン機能でGLMを使用しています： > mod <- glm(count ~ habitat, family = "poisson") > sum

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python - 構文の提案 - シミュレーション

次のコードシミュレーションでは、非同質のポアソンプロセスを考えてみましょう。フォーカスは、Non_hom_poisson（T、n、N）関数にあります。 def lam_t(T): #calculates lam(t) at given t Lambda=[] t=T for i in range(len(T)): Lambda.append(0.8+0.

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エラー：数学的関数に数値以外の引数があります。

dbl_var<-lambda probpois <-function(x, lambda){ #e<-2.718 prob<-exp(((lambda^x)*(2.718^lambda))/factorial(x)) retun(prob) } a<-readline((prompt="Enter a value: ")) b<-readline((prompt="

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ランダムポアソン数の生成

ラムダaのポアソン分布から乱数を生成する関数（random.poisson関数を使用せずに）を書いていました。異なるパラメータで関数を実行すると、常に0が返されます。アルゴリズムの問題だと思いますが、どこが間違っているのかわかりません。ここに私のコードです。 #takes a as lambda (mean) def random_poisson(a): x = 0

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ggplotポアソン分布のヒストグラム

ラムダ= 2.5のポアソン分布のggplotヒストグラムを作るには？ x軸= 0:10。このヒストグラムでは、x = 0：4の1色、x = 5：10の色でP（X> = 4）を指定する必要があります。ありがとうございました。