«binomial» etiketlenmiş sorular

Birisinin nispeten basit bir soru olduğunu düşündüğüm şeylere yardımcı olabileceğini umuyorum ve bence cevabı biliyorum ama onaylamadan emin olamayacağım bir şey haline geldi. Yanıt değişkeni olarak bazı sayım verileri var ve bu değişken bir şeyin orantılı varlığı ile nasıl değiştiğini ölçmek istiyorum. Daha ayrıntılı olarak, yanıt değişkeni, bir dizi alanda …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Verilerimle bir model oluşturmak için kullanılacak doğru dağıtım hakkında bir sorum var. 50 arsa ile bir orman envanteri yaptım, her arsa 20m × 50m ölçülerinde. Her arsa için, zemini gölgeleyen ağaç gölgelik yüzdesini tahmin ettim. Her çizimin gölgelik örtüsü için yüzde olarak bir değeri vardır. Yüzdeler 0 ila 0.95 arasındadır. …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

Bir Erdos-Renyi rastgele grafiği düşünün G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p)). nnn köşe kümesi, V = { 1 , 2 , … , n }VVV ile etiketlenmiştir . Kenar E kümesi rastgele bir işlemle oluşturulur.V={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\}EEE Let ppp olasılık olarak 0&lt;p&lt;10&lt;p&lt;10<p<1 , daha sonra her bir sırasız çifti {i,j}{i,j}\{i,j\} köşelerin ( i≠ji≠ji \neq j …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

Bir binom ayarında, başarıların sayısını veren rastgele değişken X, binom olarak dağıtılır. Örnek oranı daha sonra X olarak hesaplanabilir buradaörnek numaranızn'dir. Ders kitabım şöyle diyorXnXn\frac{X}{n}nnn Bu oran yok değil bir binom dağılıma sahip ancak X'ten beri sadece binom olarak dağıtılmış rastgele değişkenX'inölçekli bir versiyonudur, binom dağılımıda olmamalı mı?XnXn\frac{X}{n}XXX

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Kupon koleksiyoncuları sorununa rastladım ve genelleme için bir formül geliştirmeye çalışıyordum. Varsa farklı nesneler ve en azından toplamak istediğiniz herhangi her birinin kopya bunlardan (burada ), satın almalısınız kaç rastgele nesneleri beklentisi nedir ?. Normal kupon toplayıcı problemi ve .NNNkkkmmmm≤Nm≤Nm \le Nm=Nm=Nm = Nk=1k=1k = 1 Bir koleksiyonda 12 farklı …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

Şu anda bunun üzerine sıkışmış, muhtemelen binom dağılımının ortalama sapmasını kullanmam gerektiğini biliyorum ama anlayamıyorum.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

Sokal ve Rohlf (3e) adlı Biyometri kitabını kullanarak bazı istatistikleri öğrenmeye çalışıyorum. Bu, 5. bölümde olasılık, binom dağılımı ve Poisson dağılımını kapsayan bir alıştırmadır. Bu soruya cevap verecek bir formül olduğunu anlıyorum: Ancak, bu denklem bu metinde yer almamaktadır. Sadece olasılık, istenen güven düzeyi ve binom dağılımını bilerek örneklem büyüklüğünü …

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

Bir veri kümesi üzerinde çalışıyorum. Bazı model tanımlama tekniklerini kullandıktan sonra bir ARIMA (0,2,1) modeliyle çıktım. Orijinal veri setimin 48. gözleminde yenilikçi bir aykırı değer (IO) tespit etmek için R'deki detectIOpaketteki işlevi kullandım .TSA Öngörme amacıyla kullanabilmem için bu aykırı değeri modelime nasıl dahil edebilirim? ARIMAX modelini kullanmak istemiyorum çünkü …

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 

Her biri 20 matematik problemini çözmeye çalışan 10 öğrencim olduğunu varsayalım. Sorunlar doğru veya yanlış (uzun veri olarak) puanlanır ve her öğrencinin performansı bir doğruluk ölçüsü ile özetlenebilir (subjdata'da). Aşağıdaki 1, 2 ve 4 modelleri farklı sonuçlar üretiyor gibi görünüyor, ancak aynı şeyi yaptıklarını anlıyorum. Neden farklı sonuçlar üretiyorlar? (Referans …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

İki bağımsız rastgele değişkenimiz X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p) ve X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda) ise, olasılık kütle fonksiyonu X1+X2X1+X2X_1 + X_2nedir? Not: Bu benim için bir ödev değil.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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 

Bir Binom regresyonuna uyduğumu ve regresyon katsayılarının nokta tahminlerini ve varyans-kovaryans matrisini elde ettiğimi varsayalım. Bu, gelecekteki bir deneyde beklenen başarı oranı için bir CI almamı sağlayacak, , ancak gözlemlenen oran için bir CI'ye ihtiyacım var. Simülasyon (bunu yapmak istemediğimi varsayalım) ve Krishnamoorthya ve arkadaşlarına (sorumu tam olarak cevaplamayan) bir …

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

Diyelim ki yaptım: n1n1n_1 başarı oranı bilinmeyen bağımsız denemeler p1p1p_1 ve gözlendi k1k1k_1 başarılar. n2n2n_2 başarı oranı bilinmeyen bağımsız denemeler p2p2p_2 ve gözlendi k2k2k_2 başarılar. Şimdi, p1=p2=:pp1=p2=:pp_1 = p_2 =: p ama hala bilinmiyor, olasılık p(k2)p(k2)p(k_2) gözlemlemek k2k2k_2 belirli bir k1k1k_1(veya tam tersi) , bu yüzden için test etmek , …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

% 95 güven aralığının tekrarlanan deneylerin yorumunu simüle etmek için bir R komut dosyası yazmaya çalışıyorum. Bir oranın gerçek popülasyon değerinin numunenin% 95 CI'sinde bulunduğu süreyi orantısını fazla tahmin ettiğini gördüm. Büyük bir fark değil - yaklaşık% 96 vs% 95 ama bu yine de ilgimi çekti. samp_nİşlevim bir Bernoulli dağılımından …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult &lt;- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

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