R语言泊松过程及在随机模拟应用可视化
泊松分布是概率论中最重要的分布之一,在历史上泊松分布是由法国数学家泊松引人的。
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零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。
线性模型是统计学的基础,但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。
本文描述了一个模型,该模型解释了交易的聚集到达,并展示了如何将其应用于比特币交易数据。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Coin Ge撰写 使用l
在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
标准化发病率(SIR)或死亡率(SMR)是观察病例和期望病例的比率。
我们介绍贝叶斯分析,这个例子是关于职业足球比赛的进球数。
本文我们讨论了期望寿命的计算,人口统计模型的起点是死亡率表。
我根据泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型对一个十字路口的骑自行车者的数量进行预测
本文中,我们讨论了一个将Poisson过程与Wiener过程结合在一起的最佳算法的问题。
我们已经看到了如何考虑风险敞口,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。让我们看看如果要对二项式变量建模。
在保险业中,由于分散投资,通常会在合法的大型投资组合中提及大数定律。在一定时期内,损失“可预测”。
使用Chain Ladder方法完成流量三角形,即计算我们认为未来几年将支付的平均金额
验证回归模型的首选方法是模拟来自它们的数据,并查看模拟数据是否捕获原始数据的相关特征。
本文使用R语言进行stan泊松回归Poisson regression。
在这篇文章中,我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试。
用SAS进行泊松,零膨胀泊松和有限混合Poisson模型分析
这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。
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