Perguntas com a marcação «binomial»

Tenho quase as mesmas perguntas como esta: Como modelar eficientemente a soma das variáveis ​​aleatórias de Bernoulli? Mas a configuração é bem diferente: P ( X i = 1 ) = p i N p iS=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Temos os dados para os resultados das variáveis …

9 distributions  modeling  binomial  random-variable  non-independent 

Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Deixe . Sabemos que e . Isso implica que a média da amostra e a variação da amostra são dependentes uma da outra? Ou significa apenas que a variação da população pode ser escrita em função da média da população ?E [ X ] = n p V a r …

9 distributions  binomial  independence 

Quase todos os livros de texto que discute a aproximação normal para a distribuição binomial menciona a regra de ouro que a aproximação pode ser usado se e . Alguns livros sugerem . A mesma constante geralmente aparece nas discussões sobre quando mesclar células no . Nenhum dos textos que …

9 normal-distribution  binomial  approximation 

Estou simulando ensaios de Bernoulli com um aleatório entre grupos e, em seguida, encaixo o modelo correspondente em o pacote:logitθ∼N(logitθ0,12)logitθ∼N(logitθ0,12)\text{logit}\, \theta \sim {\cal N}(\text{logit}\, \theta_0, 1^2)lme4 library(lme4) library(data.table) I <- 30 # number of groups J <- 10 # number of Bernoulli trials within each group logit <- function(p) log(p)-log(1-p) …

9 mixed-model  generalized-linear-model  binomial  random-effects-model  lme4-nlme 

library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1 0.92498 0.18330 5.046 4.51e-07 *** period2 -0.06698 0.22845 -0.293 …

9 r  binomial  logit  lme4-nlme 

Eu tenho um bloqueio intuitivo com isso. Para um problema binomial, o desvio padrão de uma contagem é . Por outro lado, o desvio padrão da proporção da amostra diminui com o aumento de n e é \ sqrt {\ frac {p (1-p)} {n}} . Eu posso fazer a divisão …

9 binomial  standard-deviation 

Uma moeda é lançada 900 vezes e as cabeças aparecem 490 vezes. O resultado apóia a hipótese de que a moeda é imparcial?

9 hypothesis-testing  self-study  statistical-significance  binomial 

Suponha que tenhamos um modelo de regressão logística: P(y=1|x)log(p1−p)=p=βxP(y=1|x)=plog⁡(p1−p)=βx\begin{align} P(y=1\vert\mathbf{x}) &= p \\ \log\left(\frac{p}{1-p}\right) &= \boldsymbol{\beta}\mathbf{x} \end{align} Dada uma amostra aleatória D={X,y}D={X,y}D=\{\mathbf{X},\mathbf{y}\} de tamanho NNN , podemos calcular intervalos de confiança para o ββ\boldsymbol{\beta} e intervalos de previsão correspondentes para ppp , dado um determinado valor x∗x∗\mathbf{x}^* do vetor preditor. …

8 logistic  binomial  prediction-interval 

Uma empresa de eletrônicos produz dispositivos que funcionam corretamente 95% do tempo. Os novos dispositivos são enviados em caixas de 400. A empresa deseja garantir que k ou mais dispositivos por caixa funcionem. Qual é o maior k para que pelo menos 95% das caixas atendam à garantia? Tentativa: Eu …

8 self-study  binomial  central-limit-theorem 

Considere a seguinte regressão binomial: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) A summaryfunção retorna um valor-p de 1.03e-05. Ao usar anova.glm, obtém-se valores-p ligeiramente mais …

8 r  hypothesis-testing  logistic  generalized-linear-model  binomial 

Primeiro, deixe-me dar uma base; Resumirei minhas perguntas no final. A distribuição Beta, parametrizada por sua média e ϕ , possui Var ( Y ) = V ( μ ) / ( ϕ + 1 ) , onde V ( μ ) = μ ( 1 - μ ) é …

8 generalized-linear-model  lme4-nlme  binomial  beta-regression  quasi-likelihood 

como posso calcular a variação de p como derivada de uma distribuição binomial? Digamos que eu jogue n moedas e ganhe k heads. Posso estimar p como k / n, mas como posso calcular a variação nessa estimativa? Estou interessado nisso, para que eu possa controlar a variação nas minhas …

8 probability  variance  binomial 

Imagine uma eleição em que pessoas façam uma escolha binária: votam a favor ou contra. O resultado é que m pessoas votam em A e, portanto, o resultado de A é p = m / n .nnnmmmp=m/np=m/np=m/n Se eu quiser modelar estas eleições, eu posso assumir que cada pessoa vota …

8 mathematical-statistics  variance  binomial  underdispersion 

Suponha que eu saiba gerar variáveis ​​aleatórias binomiais independentes. Como posso gerar duas variáveis ​​aleatórias e modo que X \ sim \ text {Bin} (8, \ dfrac {2} {3}), \ quad Y \ sim \ text {Bin} (18, \ dfrac {2 } {3}) \ \ text {e} \ \ text …

8 self-study  correlation  multivariate-analysis  binomial  simulation