poisson

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포아송 회귀 모형의 예측, R의 데이터 프레임 (오류 : 인수가 다른 행 수를 의미 함 : 0, 1)

포아송 회귀 모형을 작성한 후 R의 예측 함수를 사용하여 예측을 할 수 있습니다. R에 설정된 새 데이터로 작업 할 수 없습니다. 오류가 발생합니다. newdata <- data.frame( patient = mean(myd$patient), hypertensive = factor(1:4, levels = 1:4, labels = level

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Poisson 분포의 결과가 Mathematica 11과 일치하지 않음

나는 평균값 "m"을 갖는 포아송 분포의 확률 밀도 함수를 만들기 위해 P=PDF[PoissonDistribution[m]] 을 사용했습니다. 따라서, 매쓰는 0 이 함수보다 크거나 같은 k하는 기능 P(k)=m^k e^(-m)/(k!) 을 정의하는 표준 이산 푸 아송 분포와 동일하다. 그러나 P(0)을 사용하면 k=0에 e^(-m)이어야하는 표준 이산 푸

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포아송 모델 문제 - 정수 번호

포아송 로그 로그 회귀 모델을 실행하는 데 문제가 있습니다. 이 경고 메시지를 어떻게 방지해야합니까? 내가 처음부터 포아송을 사용하기 때문에 어떻게하는지 모릅니다. 덕분에 많은 sardegnalog.lm <-glm(log1p(fulldata[381:400,1])~log1p(fulldata[381:400,2])+log1p(fulldata[381:400,3])

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포아송 표면 재구성 알고리즘을 실행할 때 Visual Studio가 작동을 멈 춥니 다

포아송 표면 재구성 알고리즘 코드를 this link에서 다운로드하여 Visual Studio에서 실행하려고합니다. 하지만 디버깅 할 때 출력이 나오지 않습니다. 오히려 Visual Studio는 작동을 멈 춥니 다. Visual Studio 2017 Community Edition을 실행 중이지만 포아송 재구성 알고리즘 코드는 내 컴퓨터에 설치된 빌드 도

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GLM 요약의 해석 확인 중 R

내가하고있는 일이 모두 올바른지 확인하고 싶습니다! 저는 여러 곳의 서식처에 농지와 습지로 분류 된 새가 있습니다. 나는 단순히 어떤 서식지가 더 많은 수를 가지고 있는지보고 싶다. 지금까지 > mod <- glm(count ~ habitat, family = "poisson") > summary(mod) Call: glm(formula = co

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python - 구문 제안 - 시뮬레이션

다음 코드 시뮬레이션에서 비 동질성 포아송 프로세스를 고려하십시오. 포커스는 Non_hom_poisson (T, n, N) 함수에 있습니다. def lam_t(T): #calculates lam(t) at given t Lambda=[] t=T for i in range(len(T)): Lambda.append(0.8

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오류 : 수학 함수에 숫자가 아닌 인수가 있습니다.

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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포아송 밀도 곡선, 막대 그래프 및 ggplot2가있는 음영 영역?

만드는 법 : a) 밀도 곡선 및 람다 = 2.5 인 포아송 분포를 나타내는 막대 그래프; 및 b) 람다 음영 지역 나타내는 P (X> = 4 밀도 곡선 = 2.5) X 축은 0 ~ 10

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ggplot 푸 아송 분포의 막대 그래프

람다 = 2.5 인 푸 아송 분포의 ggplot 히스토그램을 만드는 방법은 무엇입니까? x 축 = 0:10. 이 히스토그램에서 x = 0 : 4, x = 5 : 10, 다른 색으로 P (X> = 4)를 표시해야합니다. 정말 고마워요.

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포아송 분포 평균과 분산이 동일하지 않은 경우에 선택되는 모델, 예 : 평균이 분산보다 크거나 분산이 평균보다 큰 경우?

포아송 분포 평균과 분산이 동일하지 않은 경우 선택되는 모델, 예 : 평균이 분산보다 크거나 분산이 평균보다 큰 경우?