Perguntas com a marcação «binomial»

Tenho uma pergunta sobre a distribuição correta a ser usada para criar um modelo com meus dados. Realizei um inventário florestal com 50 parcelas, cada parcela medindo 20m × 50m. Para cada parcela, estimei a porcentagem de copa das árvores que sombreia o chão. Cada parcela tem um valor, em …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

Considere um gráfico aleatório Erdos-Renyi . O conjunto de vértices é rotulado por . O conjunto de arestas é construído por um processo aleatório.G=(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 Seja uma probabilidade , então cada par não ordenado de vértices ( ) ocorre como uma aresta em com probabilidade , independentemente dos outros …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

Em uma configuração binomial, a variável aleatória X, que fornece o número de sucessos, é distribuída binomialmente. A proporção da amostra pode então ser calculada como que é o tamanho da sua amostra. Meu livro declara que nXnXn\frac{X}{n}nnn Essa proporção não possui distribuição binomial no entanto, como é simplesmente uma …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Eu me deparei com o problema dos coletores de cupons e estava tentando descobrir uma fórmula para uma generalização. Se houver NNN objetos distintos e que pretende coletar pelo menos kkk cópias de cada de qualquer mmm deles (onde m ≤ Nm≤Nm \le N ), qual é a expectativa de …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

Atualmente preso a isso, eu sei que provavelmente deveria usar o desvio médio da distribuição binomial, mas não consigo descobrir.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

Estou tentando aprender algumas estatísticas usando o livro Biometry by Sokal and Rohlf (3e). Este é um exercício no quinto capítulo que aborda a probabilidade, a distribuição binomial e a distribuição de Poisson. Percebo que existe uma fórmula para produzir uma resposta a esta pergunta: No entanto, essa equação não …

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

Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse erro externo …

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 

Suponha que eu tenha 10 alunos, cada um tentando resolver 20 problemas de matemática. Os problemas são pontuados como corretos ou incorretos (em dados longos) e o desempenho de cada aluno pode ser resumido por uma medida de precisão (em dados subjetivos). Os modelos 1, 2 e 4 abaixo parecem …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Se tivermos duas variáveis ​​aleatórias independentes e , qual é a função de massa de probabilidade de ?X1∼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 Isso não é lição de casa para mim.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

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 

Suponha que eu ajuste uma regressão binomial e obtenha as estimativas pontuais e a matriz de variância-covariância dos coeficientes de regressão. Isso me permitirá obter um IC para a proporção esperada de sucessos em um experimento futuro, , mas preciso de um IC para a proporção observada. Foram postadas algumas …

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

Espero que alguém possa ajudar com o que considero uma pergunta relativamente simples, e acho que sei a resposta, mas sem confirmação ela se tornou algo que eu simplesmente não posso ter certeza. Eu tenho alguns dados de contagem como uma variável de resposta e quero medir como essa variável …

9 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Suponha que eu fiz: ensaios independentes com uma taxa de sucesso desconhecida p 1 e observadossucessos k 1 .n1n1n_1p1p1p_1k1k1k_1 ensaios independentes com uma taxa de sucesso desconhecida p 2 e observadossucessos de k 2 .n2n2n_2p2p2p_2k2k2k_2 Se agora mas ainda desconhecido, a probabilidade p ( k 2 ) de observar k …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

Estou tentando escrever um script R para simular a interpretação de experimentos repetidos de um intervalo de confiança de 95%. Descobri que superestima a proporção de vezes em que o verdadeiro valor populacional de uma proporção está contido no IC de 95% da amostra. Não é uma grande diferença - …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

Os seguintes enxertos são retirados deste artigo . Eu sou novato no bootstrap e estou tentando implementar o bootstrap paramétrico, semiparamétrico e não paramétrico para o modelo misto linear com o R bootpacote. Código R Aqui está o meu Rcódigo: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult …

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