«binomial» 태그된 질문

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. 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, 0.29, 0.88) …

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 

이것은 Glassdoor 에서 찾은 질문 입니다. 동전을 사용하여 동일한 확률로 7 개의 정수를 어떻게 생성 합니까?Pr(Head)=p∈(0,1)Pr(Head)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1) 기본적으로, 당신은 공정하거나 공정하지 않을 수있는 동전을 가지고 있으며 이것이 당신이 가지고있는 유일한 난수 생성 과정이므로 1에서 7까지의 정수를 출력하는 난수 생성기를 사용하십시오. 1/7입니다. 데이터의 효율성은 프로세스 문제를 생성합니다.

58 probability  binomial  random-generation 

1 년 동안 현장에 10 만 개의 제품이 있고 고장이없는 경우 제품 고장의 가능성을 알려주는 방법이 있는지 궁금합니다. 다음 10,000 개 제품 중 하나가 판매 될 가능성은 얼마입니까?

50 probability  survival  binomial 

종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …

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 

내가 2 개의 결과를 가질 수있는 실험을 실행 중이고 2 개의 결과의 기본 "진정한"분포가 모수 엔nn 및 갖는 이항 분포라고 가정합니다 피pp. B i n o m i a l (n,p)Binomial(n,p){\rm Binomial}(n, p) . 표준 오류를 계산할 수 있습니다. 에스이자형엑스= σ엑스엔√SEX=σXnSE_X = \frac{\sigma_X}{\sqrt{n}} 의 변화의 형태로부터 B i n o …

43 binomial  standard-error 

Bernoulli 임의 변수 의 임의 샘플이 있습니다 . 여기서 는 iidrv이고 이고 는 알 수없는 매개 변수입니다.X1...XNX1...XNX_1 ... X_NXiXiX_iP(Xi=1)=pP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp 분명히 : 대한 추정치를 찾을 수 있습니다 .pppp^:=(X1+⋯+XN)/Np^:=(X1+⋯+XN)/N\hat{p}:=(X_1+\dots+X_N)/N 내 질문은 어떻게 대한 신뢰 구간을 만들 수 있습니까?ppp

42 confidence-interval  binomial  bernoulli-distribution 

나는 ~ 15-40k 독립적 인 Bernoulli 랜덤 변수 ( ) 의 합인 랜덤 변수 ( )를 모델링하고 있는데 , 각각 성공 확률이 다릅니다 ( p_i ). 공식적으로 Y = \ sum X_i 여기서 \ Pr (X_i = 1) = p_i 및 \ Pr (X_i = 0) = 1-p_i 입니다.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 …

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

나는 이항 데이터 테스트를 통해 이것에 대해 아주 새로운 것이지만 하나를 수행해야했지만 이제 결과를 해석하는 방법을 잘 모르겠습니다. 반응 변수 인 y- 변수는 이항이고 설명 요소는 연속적입니다. 이것이 결과를 요약 할 때 얻은 것입니다. glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, data = n) Deviance Residuals: Min 1Q Median …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

나는 이항 분포를 갖는 세 개의 데이터 그룹을 가지고 있습니다 (즉, 각 그룹에는 성공 또는 실패 요소가 있습니다). 예상되는 성공 확률은 없지만 대신 실제 성공률에 대한 근사값으로 각각의 성공률에만 의존 할 수 있습니다. 이 질문 만 찾았 습니다. 가까이 있지만이 시나리오를 정확하게 다루지 않는 것 같습니다. 테스트를 단순화하기 위해 2 …

37 statistical-significance  binomial  bernoulli-distribution 

추정값이 (또는 유사하게 p = 1 )이고 표본 크기가 비교적 작은 경우 (예 : n = 25 ) 이항 실험의 신뢰 구간을 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까 ?p = 0p=0p=0p = 1p=1p=1n = 25n=25n=25

36 confidence-interval  binomial 

확률이 0.6 인 각 시행에서 16 회의 시행에서 9 개의 성공 확률을 얻으려면 이항 분포를 사용할 수 있습니다. 16 번의 시도마다 성공 확률이 다른 경우 무엇을 사용할 수 있습니까?

36 distributions  probability  binomial 

8 개의 임의 비트 (0 또는 1)를 생성하고 함께 연결하여 8 비트 숫자를 형성합니다. 간단한 파이썬 시뮬레이션은 불연속 세트 [0, 255]에 균일 한 분포를 산출합니다. 왜 이것이 내 머리에 의미가 있는지 정당화하려고합니다. 이것을 8 코인을 뒤집는 것과 비교하면 예상 값이 4 머리 / 4 꼬리 근처에 있지 않습니까? 따라서 제 …

35 binomial  random-generation  uniform 

사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

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 

다음 이항 반응과 예측 변수로 및 를 사용하여 로지스틱 회귀를 수행하고 싶습니다 . X1X1X_1X2X2X_2 Bernoulli 응답과 동일한 데이터를 다음 형식으로 표시 할 수 있습니다. 이 두 데이터 세트에 대한 로지스틱 회귀 출력은 거의 동일합니다. 이탈 잔차와 AIC가 다릅니다. (널 이탈과 잔차 이탈의 차이는 두 경우 모두-0.228입니다.) 다음은 R의 회귀 출력입니다. …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

실험 데이터 세트를 분석하고 있습니다. 데이터는 치료 유형의 쌍 벡터와 이항 결과로 구성됩니다. Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... 결과 열에서 1은 성공을 나타내고 0은 실패를 나타냅니다. 치료법이 결과에 크게 다른지를 알아 내고 싶습니다. 각 실험에 대해 4 번의 처리가 여러 번 반복되었습니다 …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design