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获得泊松率比测试的正确置信区间
在R中，我很难获得由 poisson.test 函数计算的速率比的精确置信区间 . 此函数使用 binom.test 中的方法计算两个速率之间的置信限，例如 poisson.test(x = c(10000,20000), T = c(15000,15000), r = 1, conf.level = 0.95) 当 x （事件）低于 T （观察）时，此方法正常 . 然而，在非常高的事件和相对较低... -
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R泊松置信区间
我使用泊松回归（ glm() 与 family='poisson' ）并希望以下列形式给出答案： “每个预测值的区间[低，高]的误差为0.95” . 有可能吗？如果有，怎么样？ 我看到的方法很少 . 1）计算残差并获得低值和高值 . 我应该使用哪种发行版？ 2）使用功能 predict.glm(model, type = 'link', se.fit=TRUE) . 计算正态分布的置... -
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在python中遇到ODEINT问题
我是Python的新手，并试图用它来解决二阶非线性微分方程，特别是电解质中的Poisson-Boltzmann方程 . phi''(r) + (2/r)*phi'(r) = (k^2)*sinh(phi(r)) 基本上它描述了静电势（phi）远离电解质中的带电表面的衰减，其中衰减速率由参数k控制 . phi（r） - r的潜力 dphi（r） - r的潜在导数 r - 距离曲面... -
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PoissonZiGMLE：预测没有实现？
我成功运行零膨胀Poisson模型的函数： （成功=它似乎收敛，当我打印摘要时） PoissonZiGMLE： PZI = PoissonZiGMLE(df_zip['obs'],Xmat,offset=df_zip['offsetv']) result = PZI.fit(maxiter = 1000) print result.summary() 但是，当我尝试： result.predic... -
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在R泊松回归中使用CARET和GAM（“gamSpline”方法）
我正在尝试使用插入包来调整gam模型的'df'参数以进行我的队列分析 . 有以下数据： cohort = 1:60 age = 1:26 grid = data.frame(expand.grid(age = age, cohort = cohort)) size = data.frame(cohort = cohort, N = sample(100:150,length(cohort), re... -
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statsmodel泊松预测返回浮点数而不是整数
所以我使用statsmodel包对我的数据集进行泊松回归，我确保我的训练y确实是计数和整数 . 但是，当我打印预测值（testmodely below）时，它们是浮点数 . 我非常困惑，我希望它们是整数，因为输入数据和拟合到模型的是整数，而泊松输出计数数据 . 你知道我在哪里弄错了吗？先谢谢了 . import statsmodels.api as sm poi_model = sm.GLM(tr... -
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scipy回归模型的残差总和
我正在浏览一个带有python的统计工作簿，有一个练习动手问题，我被卡住了 . 它与泊松回归有关，这里是问题陈述： - 执行以下任务： 从MASS包加载R数据集保险并将数据捕获为pandas数据框 使用自变量，持有者和因变量声明的对数构建泊松回归模型 . 使模型适合数据 . Find the sum of residuals . 我坚持上面的第4点 . 任何人都可以帮助这一步... -
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glmmadmb help：运行模型时出现多个错误
我正在尝试运行一个混合效果模型，其中包括三个具有交互作用的固定效果以及随机截距和斜率 . 我想在glmmadmb中指定的模型是： > fit_zipoiss_ambig<-glmmadmb(AmbigCount~Posn.c*mood.c*Valence.c + offset(InputAmbig) + (1+Valence.c|mood.c/Chain), data = Data, ... -
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如何从ZIP或ZINB模型中获取贝叶斯p值的新样本
希望有人可以帮助我这个，因为我真的卡住了，没有找到我的编码错误！ 我在JAGS中使用零膨胀泊松/负二项式GLM（没有随机效应）（使用R2Jags），并且参数估计，先验，初始值和链收敛都很好 . 所有结果都完全符合例如pscl-package的估计值，包括我在模型中计算的皮尔逊残差... 我唯一无法工作的是从模型中采样一个新样本以获得贝叶斯p值来评估模型拟合 . 我之前拟合的“正常”泊松和负二项模型... -
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R拟合quasipoisson glm与分散联合模型[关闭]
我想拟合一个quasipoisson模型与dispertion参数的联合建模 . 我有3个quelitatives协变量，所以估计的参数索引在i，j，k上 . 该模型是： 我想区分协变量上的$ \ phi $，而是改为使用\ phi_ {i，j，k} . 我知道这是可能的（McCullagh和Nelder（1989）的第10章：http://www.utstat.toronto.edu/~bru... -
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并行（CUDA）2D泊松求解器
我必须使用预测校正器方案求解2D泊松方程 . 该方程必须在 n*m 非均匀网格上求解 . 预测校正器方案意味着通过在步骤 k 和 delta 值对求解求和来获得步骤 k+1 处的解决方案 k+1 . delta 值是通过求解线性方程组得到的，类似于： A（x ^ k）* delta = b（x ^ k） 通过应用有限差分方法，矩阵 A 具有 5 非零对角线：主要对角线，直接在上方和下方的对角...