Pytania otagowane jako binomial

Rozkład dwumianowy podaje częstotliwości „sukcesów” w ustalonej liczbie niezależnych „prób”. Użyj tego znacznika do pytań o dane, które mogą być dystrybuowane dwumianowo lub do pytań dotyczących teorii tego rozkładu.

3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: 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, 0.91, …
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 
11
Łamigłówka: Jak wygenerować 7 liczb całkowitych z jednakowym prawdopodobieństwem przy użyciu stronniczej monety, która ma pr (głowa) = p?
Oto pytanie, które znalazłem na Glassdoor : Jak wygenerować 7 liczb całkowitych z jednakowym prawdopodobieństwem, używając monety, która ma Pr(Head)=p∈(0,1)P.r(Głowa)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1) ? Zasadniczo masz monetę, która może, ale nie musi być uczciwa, i jest to jedyny proces generowania liczb losowych, jaki masz, więc wymyśl generator liczb losowych, który generuje …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
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 
9
Jak mogę skutecznie modelować sumę zmiennych losowych Bernoulliego?
Modeluję zmienną losową ( ), która jest sumą około 15-40k niezależnych zmiennych losowych Bernoulliego ( ), z których każda ma inne prawdopodobieństwo powodzenia ( ). Formalnie gdzie i \ 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 Interesuje mnie szybkie odpowiadanie na zapytania, takie jak Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k) (gdzie podano kkk ). …
2
Interpretacja wyniku R dla regresji dwumianowej
Jestem całkiem nowy z dwumianowymi testami danych, ale musiałem to zrobić, a teraz nie jestem pewien, jak interpretować wynik. Zmienna y, zmienna odpowiedzi, jest dwumianowa, a czynniki objaśniające są ciągłe. Oto co otrzymałem podsumowując wynik: glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, data = n) Deviance Residuals: Min 1Q …
6
Sprawdź, czy dwa rozkłady dwumianowe różnią się statystycznie od siebie
Mam trzy grupy danych, każda z rozkładem dwumianowym (tj. Każda grupa ma elementy, które są albo sukcesem, albo porażką). Nie mam przewidywanego prawdopodobieństwa sukcesu, ale zamiast tego mogę polegać jedynie na współczynniku sukcesu każdego z nich jako przybliżeniu prawdziwego wskaźnika sukcesu. Znalazłem tylko to pytanie , które jest bliskie, ale …
3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer &amp; Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
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 
2
Regresja logistyczna: zmienne Bernoulliego vs. dwumianowe odpowiedzi
Chcę przeprowadzić regresję logistyczną z następującą odpowiedzią dwumianową oraz z i jako moimi predyktorami. X1X1X_1X2X2X_2 Mogę przedstawić te same dane, co odpowiedzi Bernoulliego w następującym formacie. Wyniki regresji logistycznej dla tych 2 zestawów danych są w większości takie same. Wartości odchylenia i AIC są różne. (Różnica między dewiacją zerową a …
4
ANOVA dotycząca danych dwumianowych
Analizuję eksperymentalny zestaw danych. Dane składają się ze sparowanego wektora rodzaju leczenia i wyniku dwumianowego: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... W kolumnie wyników 1 oznacza sukces, a 0 oznacza niepowodzenie. Chciałbym dowiedzieć się, czy leczenie znacząco zmienia wynik. Istnieją 4 różne zabiegi, …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.