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
W jaki sposób regresja logistyczna wykorzystuje rozkład dwumianowy?
Próbuję zrozumieć, w jaki sposób regresja logistyczna wykorzystuje rozkład dwumianowy. Powiedzmy, że badam sukces gniazda u ptaków. Prawdopodobieństwo sukcesu gniazda wynosi 0,6. Korzystając z rozkładu dwumianowego, mogę obliczyć prawdopodobieństwo sukcesów na podstawie n prób (liczby badanych gniazd). Ale w jaki sposób stosuje się rozkład dwumianowy w kontekście modelowania? Powiedzmy, że …
4
Wykorzystanie przesunięcia w modelu dwumianowym w celu uwzględnienia zwiększonej liczby pacjentów
Dwa powiązane ze mną pytania. Mam ramkę danych, która zawiera liczbę pacjentów w jednej kolumnie (zakres od 10 do 17 pacjentów) oraz 0 i 1 zera pokazujące, czy zdarzenie miało miejsce tego dnia. Używam modelu dwumianowego do regresji prawdopodobieństwa incydentu na liczbę pacjentów. Chciałbym jednak dostosować się do faktu, że …
2
Bayesowskie oszacowanie
To pytanie jest techniczną kontynuacją tego pytania . Mam problem ze zrozumieniem i replikacją modelu przedstawionego w Raftery (1988): Wnioskowanie o dwumianowym parametrze : hierarchiczne podejście BayesaNN.N w WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Nie chodzi tylko o kod, więc powinien być tutaj na temat. tło Niech będzie zbiorem liczb sukcesów …
4
Dokładność maszyny zwiększającej gradient zmniejsza się wraz ze wzrostem liczby iteracji
Eksperymentuję z algorytmem maszyny do zwiększania gradientu za pośrednictwem caretpakietu w R. Korzystając z małego zestawu danych o przyjęciach na studia, uruchomiłem następujący kod: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
4
Jak sprawdzić, czy strona pokerowa online jest uczciwa?
W zeszłym tygodniu odbyłem interesującą dyskusję z moim dobrym przyjacielem. Grał w pokera online i zasugerował, że istnieje związek między nową subskrypcją / dodatkowym transferem pieniędzy a kartami, które otrzymujesz, tj. Masz dobre karty, które można uzależnić. Witryny prawdopodobnie byłyby bardzo ryzykowne, gdyby to była prawda, ale problem wciąż mnie …
7
Intuicyjnie rozumiem, dlaczego rozkład Poissona jest ograniczającym przypadkiem rozkładu dwumianowego
W „Analizie danych” DS Sivii istnieje pochodna rozkładu Poissona z rozkładu dwumianowego. Twierdzą, że rozkład Poissona jest ograniczającym przypadkiem rozkładu dwumianowego, gdy M→∞M→∞M\rightarrow\infty , gdzie MMM jest liczbą prób. Pytanie 1: Jak intuicyjnie zrozumieć ten argument? Pytanie 2: Dlaczego dużymi MMM limit M!N!(M−N)!M!N!(M−N)!\frac{M!}{N!(M-N)!}równaMNN!MNN!\frac{M^{N}}{N!}, gdzieNNNjest liczbą sukcesów wpróbachMMM? (Ten krok jest …
2
R: funkcja glm z rodziną = specyfikacja „dwumianowa” i „waga”
Jestem bardzo zdezorientowany, jak waga działa w glm z rodziną = „dwumianowy”. W moim rozumieniu prawdopodobieństwo glm z rodziną = „dwumianowy” jest określone w następujący sposób: f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + \log {n \choose ny}\right) gdzie yyy …
2
Nadmierna dyspersja w regresji logistycznej
Próbuję zrozumieć koncepcję nadmiernej dyspersji w regresji logistycznej. Czytałem, że nadmierna dyspersja występuje wtedy, gdy zaobserwowana wariancja zmiennej odpowiedzi jest większa niż można by oczekiwać po rozkładzie dwumianowym. Ale jeśli zmienna dwumianowa może mieć tylko dwie wartości (1/0), to jak może mieć średnią i wariancję? Nie przeszkadza mi obliczanie średniej …
2
Nie rozumiem wariancji dwumianu
Czuję się naprawdę głupio, nawet zadając tak podstawowe pytanie, ale oto: Jeśli mam losową zmienną która może przyjmować wartości i , przy czym oraz , to jeśli wyciągnę z niej próbek, otrzymam rozkład dwumianowy.0 1 P ( X = 1 ) = p P ( X = 0 ) = …
5
Prawdopodobieństwo serii k sukcesów w sekwencji n prób Bernoulliego
Próbuję znaleźć prawdopodobieństwo prawidłowego wykonania 8 prób z rzędu w bloku 25 prób, masz 8 wszystkich bloków (z 25 prób), aby uzyskać 8 prób z rzędu. Prawdopodobieństwo, że jakakolwiek próba będzie poprawna w oparciu o zgadywanie, wynosi 1/3, po uzyskaniu poprawności 8 z rzędu bloki się zakończą (więc uzyskanie więcej …
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.