Вопросы с тегом «binomial»

Вот простой статистический вопрос, который мне дали. Я не совсем уверен, что понимаю это. X = количество набранных баллов на экзамене (множественный выбор и правильный ответ - одно очко). Распространен ли бином X? Ответ профессора был: Да, потому что есть только правильные или неправильные ответы. Мой ответ: Нет, потому что …

31 self-study  binomial 

О том, существует ли термин ошибки в логистической регрессии (и его предполагаемом распределении), я читал в разных местах, что: Термин ошибки не существует термин ошибки имеет биномиальное распределение (в соответствии с распределением переменной ответа) термин ошибки имеет логистическое распределение Может кто-нибудь уточнить, пожалуйста?

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

Я надеюсь, что кто-то может дать интуитивный обзор того, что такое квазибиномиальное распределение и что оно делает. Меня особенно интересуют эти моменты: Чем квазибиномиал отличается от биномиального распределения. Когда переменная отклика представляет собой пропорцию (примерные значения включают 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), квазибиномиальная модель будет работать в R, а биномиальная модель …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

Обозначим через биномиальную функцию распределения (DF) с параметрами и вычисленными при : и пусть обозначает пуассоновский DF с параметром оцененным при : B(n,p,r)B(n,p,r)B(n,p,r)n∈Nn∈Nn \in \mathbb Np∈(0,1)p∈(0,1)p \in (0,1)r∈{0,1,…,n}r∈{0,1,…,n}r \in \{0,1,\ldots,n\}B(n,p,r)=∑i=0r(ni)pi(1−p)n−i,B(n,p,r)=∑i=0r(ni)pi(1−p)n−i,\begin{equation} B(n,p,r) = \sum_{i=0}^r \binom{n}{i} p^i (1-p)^{n-i}, \end{equation}F(ν,r)F(ν,r)F(\nu,r)a∈R+a∈R+a \in \mathbb R^+r∈{0,1,2,…}r∈{0,1,2,…}r \in \{0,1,2,\ldots\}F(a,r)=e−a∑i=0raii!.F(a,r)=e−a∑i=0raii!.\begin{equation} F(a,r) = e^{-a} \sum_{i=0}^r \frac{a^i}{i!}. \end{equation} Рассмотрим p→0p→0p …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

Я использовал следующий r-код для оценки доверительных интервалов биномиальной пропорции, потому что я понимаю, что он заменяет «расчет мощности» при проектировании кривых рабочих характеристик приемника, рассматривающих обнаружение заболеваний в популяции. n составляет 150, и мы полагаем, что заболеваемость среди населения составляет 25%. Я рассчитал значения для чувствительности 75% и специфичности …

30 confidence-interval  binomial 

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Я больше программист, чем статистик, поэтому я надеюсь, что этот вопрос не слишком наивен. Это происходит при выполнении программ сэмплирования в случайное время. Если я возьму N = 10 случайных выборок состояния программы, я смогу увидеть выполнение функции Foo, например, на I = 3 из этих выборок. Меня интересует, что …

27 binomial  beta-binomial  beta-distribution 

Я ищу некоторую информацию о разнице между биномиальной, отрицательной биномиальной и пуассоновской регрессией и для каких ситуаций эти регрессии лучше всего подходят. Могу ли я выполнить какие-либо тесты в SPSS, чтобы определить, какая из этих регрессий лучше всего подходит для моей ситуации? Кроме того, как мне запустить пуассоновский или отрицательный …

27 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

Я хотел бы лучше понять, как была получена поправка непрерывности к биномиальному распределению для нормального приближения. Какой метод использовался, чтобы решить, что мы должны добавить 1/2 (почему не другое число?). Любое объяснение (или ссылка на предлагаемое чтение, кроме этого , будет оценено).

24 binomial  asymptotics 

Я пытаюсь решить следующий вопрос: Игрок A выиграл 17 из 25 игр, а игрок B выиграл 8 из 20 - есть ли значительная разница между обоими соотношениями? В R приходит на ум следующее: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality of proportions without continuity correction data: c(17, 8) out of c(25, …

23 r  hypothesis-testing  statistical-significance  binomial  proportion 

В чем разница между отрицательным биномиальным распределением и биномиальным распределением? Я попытался читать онлайн, и обнаружил, что отрицательное биномиальное распределение используется, когда точки данных дискретны, но я думаю, что даже биномиальное распределение можно использовать для дискретных точек данных.

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

Мне было интересно, возможно ли генерировать коррелированные случайные биномиальные переменные, следуя подходу линейного преобразования? Ниже я попробовал что-то простое в R, и оно дает некоторую корреляцию. Но мне было интересно, есть ли принципиальный способ сделать это? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Я всегда считал логистическую регрессию просто частным случаем биномиальной регрессии, где функция связи - это логистическая функция (вместо, скажем, пробитовой функции). Однако после прочтения ответов на другой вопрос, который у меня возник, звучит так, как будто я запутался, и есть разница между логистической регрессией и биномиальной регрессией с логистической связью. …

20 regression  logistic  binomial 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon