Počet záznamů: 1
Recursive mixture estimation with univariate multimodal Poisson variable
- 1.
SYSNO ASEP 0557467 Druh ASEP V - Výzkumná zpráva Zařazení RIV O - Ostatní Název Recursive mixture estimation with univariate multimodal Poisson variable Tvůrce(i) Uglickich, Evženie (UTIA-B) ORCID
Nagy, Ivan (UTIA-B) RID, ORCIDCelkový počet autorů 2 Vyd. údaje Prague: UTIA AV ČR, v. v. i.,, 2022 Edice Research Report Č. sv. edice 2394 Poč.str. 14 s. Forma vydání Tištěná - P Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CZ - Česká republika Klíč. slova recursive mixture estimation ; mixture of Poisson distributions ; clustering and classification Vědní obor RIV BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum Obor OECD Statistics and probability CEP 8A19009 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Anotace Analysis of count variables described by the Poisson distribution is required in many application fields. Examples of the count variables observed per a time unit can be, e.g., number of customers, passengers, road accidents, Internet traffic packet arrivals, bankruptcies, virus attacks, etc. If the behavior of such a variable exhibits a multimodal character, the problem of clustering and classification of incoming count data arises. This issue can touch, for instance, detecting clusters of the different behavior of drivers in traffic flow analysis as well as cyclists or pedestrians. This work focuses on the model-based clustering of Poisson-distributed count data with the help of the recursive Bayesian estimation of the mixture of Poisson components. The aim of the work is to explain the methodology in details with an illustrative simple example, so that the work is limited to the univariate case and static pointer. Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2023
Počet záznamů: 1