Perguntas com a marcação «binomial»

Aqui está uma simples questão estatística que me foi dada. Não tenho muita certeza de entender. X = o número de pontos adquiridos em um exame (múltipla escolha e resposta certa são um ponto). O binômio X é distribuído? A resposta do professor foi: Sim, porque existem apenas respostas certas …

31 self-study  binomial 

Se existe um termo de erro na regressão logística (e sua distribuição assumida), li em vários locais que: nenhum termo de erro existe o termo de erro tem uma distribuição binomial (de acordo com a distribuição da variável de resposta) o termo de erro tem uma distribuição logística Alguém pode …

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

Espero que alguém possa fornecer uma visão geral intuitiva do que é distribuição quase-binomial e o que ela faz. Estou particularmente interessado nestes pontos: Como o quasibinomial difere da distribuição binomial. Quando a variável de resposta é uma proporção (os valores de exemplo incluem 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), um modelo …

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

Deixe- denotam a função de distribuição binomial (DF) com parâmetros e avaliada em : \ begin {equação} B (n, p, r) = \ sum_ {i = 0} ^ r \ binom {n} {i} p ^ i (1-p) ^ {ni}, \ end {equação } e deixe F (\ nu, r) denotar …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

Utilizei o código r a seguir para estimar os intervalos de confiança de uma proporção binomial, porque entendo que isso substitui um "cálculo de potência" ao projetar receptores que operam projetos de curvas características, procurando detectar doenças em uma população. n é 150, e acreditamos que a doença seja 25% …

30 confidence-interval  binomial 

Acabei de me deparar com este artigo , que descreve como calcular a repetibilidade (também conhecida como confiabilidade, também conhecida como correlação intraclasse) de uma medição via modelagem de efeitos mistos. O código R seria: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

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 

Sou mais programador do que estatístico, então espero que essa pergunta não seja muito ingênua. Isso acontece na execução de programas de amostragem em momentos aleatórios. Se eu coletar N = 10 amostras em tempo aleatório do estado do programa, eu poderia ver a função Foo sendo executada em, por …

27 binomial  beta-binomial  beta-distribution 

Estou procurando algumas informações sobre a diferença entre regressão binomial, negativa binomial e de Poisson e para quais situações essas regressões são mais adequadas. Existem testes que posso executar no SPSS que possam me dizer qual dessas regressões é a melhor para minha situação? Além disso, como executo um Poisson …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

Desejo entender melhor como foi derivada a correção da continuidade da distribuição binomial para a aproximação normal. Que método foi usado para decidir que devemos adicionar 1/2 (por que não outro número?). Qualquer explicação (ou um link para a leitura sugerida, além desta , seria apreciada).

24 binomial  asymptotics 

Estou tentando resolver a seguinte pergunta: O jogador A venceu 17 dos 25 jogos, enquanto o jogador B venceu 8 dos 20 - há uma diferença significativa entre as duas proporções? O que se faz em R que vem à mente é o seguinte: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality …

23 r  hypothesis-testing  statistical-significance  binomial  proportion 

Qual é a diferença entre a distribuição binomial negativa e a distribuição binomial? Tentei ler on-line e descobri que a distribuição binomial negativa é usada quando os pontos de dados são discretos, mas acho que até a distribuição binomial pode ser usada para pontos de dados discretos.

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

Eu queria saber se seria possível gerar variáveis ​​binomiais aleatórias correlacionadas seguindo uma abordagem de transformação linear? Abaixo, tentei algo simples em R e isso produz alguma correlação. Mas eu queria saber se existe uma maneira de fazer isso com princípios? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

Depois de executar a análise de componentes principais (PCA), quero projetar um novo vetor no espaço do PCA (ou seja, encontrar suas coordenadas no sistema de coordenadas do PCA). Eu calculei o PCA na linguagem R usando prcomp. Agora eu devo poder multiplicar meu vetor pela matriz de rotação PCA. …

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 

Eu sempre pensei em regressão logística como simplesmente um caso especial de regressão binomial em que a função link é a função logística (em vez de, digamos, uma função probit). Ao ler as respostas de outra pergunta que tive, parece que posso estar confuso, e há uma diferença entre regressão …

20 regression  logistic  binomial 

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …

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