問題タブ [poisson]

データは、遺伝連鎖マップ上の隣接するマーカー間の遺伝的距離を含むベクトルです。目的は、データに適合する分布を特定し、外れ値があればそれを特定することです。ここでの外れ値は、与えられたデータから予想される距離よりも大きな距離だけ離れている隣接するマーカー ペアです。

「fitdistrplus」ライブラリの Fitdist 関数が使用されました。ガンマ分布とポアソン分布を使用した例を以下に示します。2 つの分布が同じプロットを生成しないことに困惑しています。ガンマの例で生成される分位点プロットと pp プロットに興味がありますが、ポアソンの例では興味がありません。

例：

2 つのプロットの違いに注目してください。

ptweedie.series R コマンドを使用して、tweedie 複合ポアソン ガンマを損失データに適合させたいと考えています。Rでフィッティングを開始する方法に問題があります。よろしくお願いします。

ガンマのパラメーター、つまりミュー、パワー分散、分散、パワー、シェイプ、およびスケール パラメーターを既に推定しています。クレーム データがあり、R に複合ポアソン ガンマを当てはめたいのですが、ここからどのように進めればよいでしょうか? 私は少し調査を行い、Tweedie パッケージがより正確にはコマンド ptweedie.inversion または ptweedie.series.Any ヘルプおよび/またはガイドをいただければ幸いです。ありがとう

データ：

私のモデル:

私はこのようなものをプロットしたい:

しかし、私がプロットしたモデルは明らかに と同じモデルではmodありzませんquasiposson。

ggplot のようなものを実際のモデルを使用してプロットするにはどうすればよいですか? 私は見てきましたpredictが、私の場合のように複数の説明がある場合、どうすればよいか完全に失われています。でやっても構わないggplot2

私は数学を知っていますが、Rのポアソン分布と負の二項分布で予想されるゼロの数を計算する方法は? そうする機能はありますか？

このドキュメントに従って、一連の頻度データを R のポアソン分布に適合させようとしましたが、goodfit多くの警告がスローされます。

freqは整数ベクトルです。ここで問題を説明するために、より大きな整数ベクトルから取得されます。より大きい整数ベクトルは、ポアソンに似た分布を持ちます。

の何が問題なのですかfreq、それともパッケージのバグvcdですか?

私は請求件数として y を持つ請求件数データセットを持っています。16 共変量は x1 から x16 (0 と 1 で構成されます) であり、エクスポージャー (オフセットとも呼ばれます) として X と E と呼ばれる設計行列に配置しました。JAGS を使用して、このデータセットにポアソン回帰を当てはめようとしています。モデル部分に書いたコードは以下の通りです。

}

私の質問は、1) log(lambda[i]) の右側にある長い方程式を置き換えるために、行列の乗算として X とベータを作成するにはどうすればよいですか?