Запитання з тегом «binomial»

Я сподіваюся, що хтось може допомогти у тому, що, на мою думку, є відносно простим питанням, і я думаю, що знаю відповідь, але без підтвердження це стало чимось, в чому я просто не можу бути впевненим. У мене є деякі дані підрахунку як змінної відповіді, і я хочу виміряти, як …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

У мене є питання про правильний розподіл, який потрібно використовувати для створення моделі з моїми даними. Я провів лісову інвентаризацію на 50 ділянок, кожна ділянка розміром 20м × 50м. Для кожної ділянки я оцінив відсоток козирка дерев, що затінює землю. Кожна ділянка має одне значення, у відсотках, для покриття навісом. …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

Розглянемо випадковий графік Ердоса-Рені . Множина вершин позначена . Сукупність ребер побудована випадковим процесом.n V V = { 1 , 2 , … , n } EG=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))nnnVVVV={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Нехай - ймовірність , тоді кожна невпорядкована пара вершин ( ) виникає як ребро в з вірогідністю , незалежно від інших …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

У двочленних умовах випадкова величина X, яка дає кількість успіхів, розподілена біноміально. Частка вибірки може бути обчислена як де - ваш розмір вибірки. Мій підручник говорить про цеXнXн\frac{X}{n}ннn Ця частка не має біноміального розподілу однак, оскільки є просто масштабованою версією біноміально розподіленої випадкової величини , чи не має вона також …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Я натрапив на проблему з колекціонерами купонів і намагався розробити формулу узагальнення. Якщо є різних об'єктів , і ви хочете , щоб зібрати принаймні копій кожного з будь-якого з них (де ), що очікування того , скільки випадкових об'єктів ви повинні купити?. Нормальна проблема з колекціонером купонів має і .k …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

В даний час затримався на цьому, я знаю, що, мабуть, я повинен використовувати середнє відхилення біноміального розподілу, але не можу це зрозуміти.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

Я намагаюся вивчити деякі статистичні дані за допомогою книги «Біометрія Сокаля та Рольфа» (3е). Це вправа в 5-й главі, яка висвітлює вірогідність, біноміальний розподіл та розподіл Пуассона. Я усвідомлюю, що існує формула, щоб дати відповідь на це питання: n = 4( с-√- q√)2n=4(p−q)2 n = \frac 4 {( \sqrt{p} - …

10 self-study  binomial  proportion  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Припустимо, у мене є 10 учнів, які намагаються вирішити 20 задач з математики. Проблеми оцінюються правильними або неправильними (у лонгдатах), а результативність кожного учня може бути узагальнена за допомогою міри точності (у підданих). Моделі 1, 2 і 4 нижче, здається, дають різні результати, але я розумію, що вони роблять те …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Якщо у нас є дві незалежні випадкові величини та , яка функція маси ймовірностей ?X 2 ∼ P o i s ( λ ) X 1 + X 2X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p)X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB: Для мене це не домашнє завдання.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Припустимо, я підхожу до біноміальної регресії та отримаю точкові оцінки та дисперсійно-коваріантну матрицю коефіцієнтів регресії. Це дозволить мені отримати ІС для очікуваної частки успіхів у майбутньому експерименті,ppp, але мені потрібна ІС для спостережуваної пропорції. Було опубліковано кілька пов’язаних відповідей, включаючи моделювання (припустимо, я цього не хочу робити) та посилання на …

9 confidence-interval  binomial  beta-binomial  beta-regression  gamlss 

Припустимо, я зробив: н1н1n_1 незалежні випробування з невідомим рівнем успіху p1p1p_1 і спостерігали к1к1k_1 успіхи. н2н2n_2 незалежні випробування з невідомим рівнем успіху p2p2p_2 і спостерігали к2к2k_2 успіхи. Якщо, зараз p1=p2= : сторp1=p2=:pp_1 = p_2 =: p але досі невідома, ймовірність р (к2)p(к2)p(k_2) спостерігати к2к2k_2 для даної к1к1k_1(або навпаки) пропорційна , …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

Я намагаюся написати сценарій R для імітації повторної інтерпретації експериментів 95-відсоткового довірчого інтервалу. Я виявив, що це завищує частку разів, коли справжня сукупність пропорції міститься в межах 95% вибірки вибірки. Не велика різниця - приблизно 96% проти 95%, але це мене все ж зацікавило. Моя функція бере samp_nймовірність вибірки з …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography