如果您知道如何以及何时使用泊松回归，它可能是一个非常有用的工具。在大数据分析R中泊松回归模型实例中，我们将深入研究泊松回归，它是什么以及R程序员如何在现实世界中使用它。 具体来说，我们将介绍： 1)泊松回归实际上是什么，什么时候应该使用它 2)泊松分布及其与正态分布的区别 3)使用GLM进行泊松回归建模4) 5)为计数数据建模泊松回归 6)使用jtools可视化来自模型的发现 7)
转载
2024-02-26 17:17:56
202阅读
# 如何在 Python 中实现 Sklearn 的泊松回归
在许多实际的应用场景中，我们需要使用泊松回归来预测一个计数型响应变量。本文将带你一步一步实现 Python 的 Sklearn 剧情中的泊松回归。我们会按照流程，逐步解释每一步需要做的操作。
## 流程步骤
以下是实现泊松回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
一、算法原理迫松重建法是一种基于隐式函数的三角网格重建算法，该方法通过对点云数据进行最优化的插值处理之后来获取近似的曲面。 迫松曲面重建的过程： 1、定义八叉树。使用八叉树结构存储点集，根据采样点集的位置定义八叉树，然后细分八叉树使每个采样点都落在深度为D的叶节点；2、设置函数空间：对八叉树的每个节点设置空间函数F，所有节点函数F的线性和可以表示向量场V，基函数F采用了盒滤波的
转载
2024-07-25 09:49:59
67阅读
这期继续说说统计这些事，泊松分布大家可能熟悉些，但是用它来做模型还是需要细细品味一下**。**泊松回归，也被称为对数线性模型，当结果变量是一个计数(即数值型，但不像连续变量的范围那么大)时，使用泊松回归。研究中统计变量的例子包括一个人有多少次心脏病发作或中风，在过去的一个月中他服用了多少天(插入你最喜欢的非法药物)，或者，在生存分析中，从爆发到感染有多少天。泊松分布是唯一的，因为它的均值和方差相等
转载
2023-10-11 12:21:39
210阅读
作者丨Ziyue Wu一个综合的人工智能系统应该不止能“感知”环境，还要能“推断”关系及其不确定性。深度学习在各类感知的任务中表现很不错，如图像识别，语音识别。然而概率图模型更适用于inference的工作。这篇survey提供了贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning, BDL）的基本介绍以及其在推荐系统，话题模型，控制等领域的应用。本文的目录如下:1 Introductio
转载
2024-06-13 18:36:06
51阅读
广义线性模型（Generalized Linear Model）之三：Poisson回归一、泊松回归（Poisson regression）简介（一）泊松回归（二）计数数据（三）泊松分布1）数学表达式2）不同λ的泊松分布图（四）泊松回归模型二、R语言实例分析例1. Breslow癫痫数据分析过度离势 一、泊松回归（Poisson regression）简介（一）泊松回归在统计学中，泊松回归是回归
转载
2023-07-28 15:27:57
1692阅读
github项目，点击查看二、简单数字的奇特技巧在深入研究诸如文本和图像这样的复杂数据类型之前，让我们先从最简单的数字数据开始。它们可能来自各种来源：地理位置或人、购买的价格、传感器的测量、交通计数等。数字数据已经是数学模型容易消化的格式。这并不意味着不再需要特征工程。好的特征不仅代表数据的显著方面，而且符合模型的假设。因此，转换常常是必要的。数字特征工程技术是基础。当原始数据被转换为数字特征时，
转载
2024-07-08 09:29:26
107阅读
基于线性泊松回归(Poisson)的数据回归预测 Poisson数据回归 matlab代码注：暂无Matlab版本要求 -- 推荐 2018B 版本及以上基于线性泊松回归的数据回归预测在数据分析和预测中，线性回归是一种常见且强大的工具。然而，当我们处理定量数据时，线性回归的基本假设不再成立，需要使用适合的模型来进行预测。在这篇文章中，我们将重点讨论基于线性泊松回归（Poisson Regressi
转载
2024-07-02 20:04:57
92阅读
目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价一、数据及分析对象CSV文件：o-ring-erosion-only.csv数据集链接：该数据集给出了挑战者航天飞机的O型圈（O-Ring）数据，主要属性如下：（1）Number of O-ring at risk on a given flight：航班上存在潜在风险的O形环数量。（
转载
2024-06-07 15:02:07
126阅读
最近在研究GWPR,参考了很多广义线性模型,特别是泊松回归的相关内容,知识琐碎且繁杂,做个笔记。泊松回归定义泊松回归(Poisson regression)是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析.泊松回归假设反应变量Y是泊松分布,并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模.泊松回归模型有时(特别是当用作列联表模型时)又被称作对数-线性模型.需要注意的是,对数线性模型和泊松回归模型并不完全相
转载
2023-10-10 17:40:36
194阅读
泊松回归是一种广泛用于计数数据的回归分析方法。它适用于响应变量是非负整数的情况，特别是当这些计数呈现出明显的离散分布时。泊松回归通过泊松分布的概率分布函数来建模计数数据，使其成为处理计数数据的自然选择。本文将介绍泊松回归的基本概念、应用场景、优缺点以及如何实施。基本概念泊松回归基于泊松分布的假设，泊松分布是一种描述在固定时间或空间内发生某事件次数的概率分布。泊松回归模型的形式通常表示为：应用场景泊
转载
2024-07-24 15:56:38
55阅读
我们考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量(经验均值和经验方差)的非参数估计量。如果要对二项式变量建模。这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量 索偿的数量 考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。假设可以通过一些链接函数(使用GLM术语)表示
转载
2024-06-12 20:22:41
116阅读
# 泊松回归在Python中的应用
泊松回归（Poisson Regression）是一种用于建模计数数据的方法，特别适合用于处理事件发生次数的情况。事件可能是独立的，且在固定时间内发生的次数，比如网站的点击次数、某个地区每日交通事故的发生次数等。由于其特性，泊松回归广泛应用于医学、社会科学及经济学等领域。本文将介绍泊松回归的基本概念，并提供相关的Python实现代码示例。
## 1. 泊松回
# Python泊松回归
## 1. 介绍
泊松回归（Poisson regression）是一种用于建模计数数据的回归分析方法。计数数据通常是指一段时间内发生某个事件的次数，如交通事故数量、疾病发病率等。泊松回归可以用于预测和解释计数数据的变化，具有广泛的应用领域，如医学、经济学、社会学等。
泊松回归的核心思想是基于泊松分布来建模计数数据的概率分布。泊松分布是一种离散概率分布，描述了在一定
原创
2023-07-30 03:47:56
370阅读
最近我们被要求撰写关于计量经济学的研究报告，包括一些图形和统计输出。今天，我们正在与一位精算数据专业的学生讨论，有关保险费率制定的与索赔频率模型有关的观点。由于目标是预测理赔频率（以评估保险费水平），因此他建议使用旧数据来训练该模型，并使用数据对其进行测试。问题在于该模型没有包含任何时间模式。这里考虑一个简单的数据集，> set.seed(1)
> n=50000
> X
转载
2024-07-25 20:18:19
100阅读
需要泊松回归的原因对因变量是离散型变量的问题建模时，普通的线性回归模型、定序回归模型和逻辑回归模型已经能解决我们大部分的需求。但有一类特殊的因变量记录某个特定事件出现的次数（有序的非负整数），它们被称之为“计数数据”。如果我们按照普通的线性回归模型建模：
虽然等号两边都是具有数值意义的实数，但是等号右边可以是任意连续值，但是等号左边只能是非负实数（计数数据）。因此普通的线性回归模型是
转载
2024-05-10 17:06:14
42阅读
背景知识广义线性模型（GLM）是线性模型的扩展，通过联结函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。其特点是不强行改变数据的自然度量，数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。广义线性模型定义指数分布族定义指数分布族实例泊松回归泊松回归常被用于计数数据情境下的建模。计数数据不能连续取值，或只能得到0，1，2，
转载
2024-08-23 13:51:23
331阅读
原作者：Andrew Ng（吴恩达） Part IV 生成学习算法，Generative Learning algorithms 目前为止，我们讲过的学习算法的模型都是p (y|x;θ)，也就是给定 x 下的 y 的条件分布，以 θ 为参数。例如，逻辑回归中就是以 hθ(x) = g(θT x) 作为 p (y|x;θ) 的模型，这里的 g 是一个 S型函数（sigmoid fu
转载
2024-08-09 11:36:54
195阅读
目录先说说什么是二点分布再说说二项分布下面进入主题说说泊松分布先说说什么是二点分布抛一枚硬币，会出现两种情况：出现花的一面设定为1或者出现字的一面设定为0，假设出现花的一面概率为p， 则出现字的一面为1-p则有以下的分布列表 10概率p1-p 写成概率函数为： 即表示， 当出现花面时，则k=1，P=p; 同理k=0， P=1-p两点分布的期望和方差：期望公
基于计数的数据包含以特定速率发生的事件。发生率可能会随着时间的推移或从一次观察到下一次观察而发生变化。每小
原创
精选
2024-05-22 00:29:35
199阅读
