Запитання з тегом «binomial»

Я починаю балуватися з використанням glmnetз LASSO регресією , де мій результат становить інтерес дихотомический. Я створив невеликий макетний кадр даних нижче: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Це питання, яке я знайшов у Glassdoor : Як можна генерувати 7 цілих чисел з однаковою ймовірністю за допомогою монети, у якій ?Pr(Head)=p∈(0,1)Pr(Head)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1) В основному у вас є монета, яка може бути, а може і не бути справедливою, і це єдиний у вас процес генерування випадкових чисел, тому …

58 probability  binomial  random-generation 

Мені було цікаво, чи є спосіб сказати ймовірність того, що щось вийде з ладу (продукт), якщо ми маємо 100 000 продуктів на місцях за 1 рік і без відмов? Яка ймовірність того, що один із наступних 10000 проданих продуктів провалиться?

50 probability  survival  binomial 

Мені цікаво, чи має значення інтерпретація, чи трансформуються лише залежні, і залежні, і незалежні, або лише незалежні змінні. Розглянемо випадок log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Я можу трактувати ІV як збільшення відсотка, але як це змінюється, коли я маю log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error або коли …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Припустимо, я провожу експеримент, який може мати 2 результати, і я припускаю, що основним "справжнім" розподілом двох результатів є біноміальний розподіл з параметрами нnn і ppp : B i n o m i a l (n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) . Я можу обчислити стандартну помилку, SЕХ= σХн√SEX=σXnSE_X = \frac{\sigma_X}{\sqrt{n}} , від …

44 binomial  standard-error 

У мене є випадкова вибірка випадкових змінних Бернуллі , де X i - iidrv і P ( X i = 1 ) = p , а p - невідомий параметр.Х1. . . ХNX1...XNX_1 ... X_NХiXiX_iП( Xi= 1 ) = рP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp Очевидно, що можна знайти оцінку для …

42 confidence-interval  binomial  bernoulli-distribution 

Я моделюю випадкову змінну ( YYY ), яка є сумою деяких ~ 15-40k незалежних випадкових змінних Бернуллі ( ), кожна з різною ймовірністю успіху ( ). Формально де і \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i .XiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_i Pr ( X i = 0 ) = 1 - p iPr(Xi=1)=piPr(Xi=1)=pi\Pr(X_i=1)=p_iPr(Xi=0)=1−piPr(Xi=0)=1−pi\Pr(X_i=0)=1-p_i …

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

Я досить новий у цьому тесті з біноміальними даними, але мені потрібно було зробити це, і тепер я не знаю, як інтерпретувати результат. Y-змінна, змінна відповіді, є біноміальною, а пояснювальні фактори - безперервними. Ось що я отримав під час підведення підсумків: glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, data …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

У мене є три групи даних, кожна з біноміальним розподілом (тобто кожна група має елементи, що мають успіх чи невдачу). У мене немає передбачуваної ймовірності успіху, але натомість я можу розраховувати лише на рівень успішності кожного як наближення до справжнього показника успіху. Я лише знайшов це питання , яке є …

37 statistical-significance  binomial  bernoulli-distribution 

Яка найкраща методика обчислення довірчого інтервалу біноміального експерименту, якщо ваша оцінка така, що (або аналогічно ), а розмір вибірки порівняно невеликий, наприклад ?p = 0p=0p=0р = 1p=1p=1n = 25н=25n=25

36 confidence-interval  binomial 

Якби я хотів отримати ймовірність 9 успіхів у 16 ​​випробуваннях з кожним випробуванням, що має ймовірність 0,6, я міг би використати біноміальний розподіл. Що я можу використати, якщо кожне з 16 випробувань має різну ймовірність успіху?

36 distributions  probability  binomial 

Я генерую 8 випадкових бітів (або 0, або 1) і об'єдную їх разом, щоб утворити 8-бітове число. Просте моделювання Python дає рівномірний розподіл на дискретному наборі [0, 255]. Я намагаюся виправдати, чому це має сенс у моїй голові. Якщо я порівняю це з гортанням 8 монет, чи не очікуване значення …

35 binomial  random-generation  uniform 

Дорогі всі - я помітив щось дивне, чого я не можу пояснити, чи не так? Підсумовуючи: ручний підхід до обчислення довірчого інтервалу в моделі логістичної регресії та функції R confint()дають різні результати. Я пережив прикладну логістичну регресію Hosmer & Lemeshow (2-е видання). У 3-й главі є приклад обчислення коефіцієнта шансів …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Я хочу виконати логістичну регресію з наступною біноміальною відповіддю та з та як мої прогнози. X1X1X_1X2X2X_2 Я можу представити ті самі дані, що й відповіді Бернуллі, у наступному форматі. Виходи логістичної регресії для цих двох наборів даних здебільшого однакові. Залишки відхилення та АПК різні. (Різниця між нульовим відхиленням і залишковим …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Я аналізую експериментальний набір даних. Дані складаються з парного вектора типу лікування та біноміального результату: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... У стовпці результатів 1 позначає успіх, а 0 позначає невдачу. Я хотів би з’ясувати, чи суттєво варіює лікування результат. Існує 4 різних …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design