«binomial» etiketlenmiş sorular

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: 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, 0.85, 0.67, …

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 

Bu, Glassdoor'da bulduğum bir sorudur : bir jeton kullanarak eşit olasılıkla 7 tam sayı nasıl üretilir ?Pr(Head)=p∈(0,1)Pr(Head)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1) Temel olarak, adil olabilecek veya olmayabilir bir madeni paranız var ve bu, sahip olduğunuz tek rastgele sayı üreten işlemdir, yani 1'den 7'ye tamsayılar çıkaran rastgele sayı üreteci ile gelir; 1/7. Verilerin …

58 probability  binomial  random-generation 

Sahada 1 yıl boyunca 100.000 ürünümüz olup, arızasız bir şeyin (bir ürün) arızalanma olasılığını söylemenin bir yolu olup olmadığını merak ediyordum. Satılan sonraki 10.000 üründen birinin arızalanma olasılığı nedir?

50 probability  survival  binomial 

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

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 

2 sonucu olan bir deneme çalıştırdığımı ve 2 sonucun altında yatan "doğru" dağılımın ve : parametreleriyle binom bir dağılım olduğunu farz ediyorum .nnnpppBinomial(n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) standart hatasını, varyansı biçiminden hesaplayabilirim : burada . Öyleyse,SEX=σXn√SEX=σXnSE_X = \frac{\sigma_X}{\sqrt{n}}Binomial(n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p)σ2X=npqσX2=npq \sigma^{2}_{X} = npqq=1−pq=1−pq = 1-pσX=npq−−−√σX=npq\sigma_X=\sqrt{npq} . Standart hata için alıyorum:SEX=pq−−√SEX=pqSE_X=\sqrt{pq} , fakat …

43 binomial  standard-error 

Ben, Bernoulli rastgele değişken rasgele bir biçimde numûne sahip burada, X, i iidrv ve vardır P ( x i = 1 ) = p ve p bilinmeyen bir parametredir.X1...XNX1...XNX_1 ... X_NXiXiX_iP(Xi=1)=pP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp Açıktır ki, bir an için tahmin bulabilirsiniz : p : = ( X 1 + …

42 confidence-interval  binomial  bernoulli-distribution 

Her biri farklı başarı olasılığına sahip (~ 15-40k bağımsız Bernoulli rasgele değişkenlerinin ( ) toplamı olan rastgele bir değişkeni ( ) . Resmen, burada ve \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i .YYYXiXiX_ipipip_iY=∑XiY=∑XiY=\sum X_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 Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k) (burada kkk verilir) gibi soruları hızlıca cevaplamak istiyorum . Şu anda, bu tür soruları cevaplamak …

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

Binom veri testlerinde bu konuda oldukça yeniyim, ancak bir tane yapmam gerekiyor ve şimdi sonucun nasıl yorumlanacağından emin değilim. Yanıt değişkeni olan y değişkeni binomdur ve açıklayıcı faktörler süreklidir. Sonuçları özetlerken elde ettiğim şey bu: glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, data = n) Deviance Residuals: Min 1Q …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

Her biri binom dağılımlı üç veri grubum var (yani, her bir grupta başarılı veya başarısız olan öğeler var). Öngörülen bir başarı olasılığım yok, ancak bunun yerine her birinin başarı oranına gerçek başarı oranı için bir yaklaşım olarak dayanabilir. Bu soruyu sadece buldum , bu çok yakın ancak bu senaryo ile …

37 statistical-significance  binomial  bernoulli-distribution 

Tahmininiz (veya benzer şekilde p = 1 ) ve numune büyüklüğünün göreceli olarak küçük olması durumunda, örneğin n = 25 ise, binomal bir deneyin güven aralığını hesaplamak için en iyi teknik hangisidir?p = 0p=0p=0p = 1p=1p=1n = 25n=25n=25

36 confidence-interval  binomial 

16 denemede 9 başarı olasılığını elde etmek isteseydim, her deneme için 0.6'lık bir olasılık varsa binom dağılımını kullanabilirdim. 16 denemenin her birinin farklı bir başarı olasılığı varsa ne kullanabilirim?

36 distributions  probability  binomial 

8 rastgele bit (ya da 0 veya 1) üretiyorum ve bunları 8 bitlik bir sayı oluşturmak üzere bir araya getiriyorum. Basit bir Python simülasyonu, ayrık küme üzerinde eşit bir dağılım verir [0, 255]. Bunun neden kafamda anlamlı olduğunu haklı çıkarmaya çalışıyorum. Bunu 8 jeton çevirerek karşılaştırırsam, beklenen değer 4 kafa …

35 binomial  random-generation  uniform 

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

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 

Aşağıdaki binom yanıtı ve belirteçlerim olarak ve ile lojistik regresyon yapmak istiyorum . X1X1X_1X2X2X_2 Bernoulli'nin verdiği cevaplarla aynı verileri aşağıdaki biçimde sunabilirim. Bu 2 veri seti için lojistik regresyon çıktıları çoğunlukla aynıdır. Sapma artıkları ve AIC farklıdır. (Boş sapma ve artık sapma arasındaki fark her iki durumda da aynıdır - …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

Deneysel bir veri setini analiz ediyorum. Veriler, bir çift tedavi tipi vektöründen ve binom bir sonuçtan oluşur: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Sonuç sütununda, 1 başarılı ve 0 başarısızlık anlamına gelir. Tedavinin sonucu önemli ölçüde değiştirip değiştirmediğini anlamak isterim. Her deneyde çok …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design