«binomial» 태그된 질문

다음은 간단한 통계 질문입니다. 나는 그것을 이해하지 못한다. X = 시험에서 획득 한 포인트의 수 (복수 선택과 정답은 1 포인트) X 이항 분포가 있습니까? 교수의 대답은 다음과 같습니다. 그렇습니다. 정답이나 오답 만 있기 때문입니다. 내 대답 : 아니요. 각 질문마다 "성공 가능성"이 다르기 때문에 p. 내가 이항 분포를 이해 한 …

31 self-study  binomial 

로지스틱 회귀 (및 가정 된 분포)에 오류 항이 있는지 여부에 대해 다양한 곳에서 다음을 읽었습니다. 오류 용어가 없습니다 오차항에는 이항 분포가 있습니다 (응답 변수의 분포에 따라). 오류 항에는 로지스틱 분포가 있습니다 누군가가 명확히 할 수 있습니까?

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

나는 quasibinomial 분포가 무엇인지, 그리고 그것이 무엇인지에 대한 직관적 인 개요를 누군가가 제공 할 수 있기를 바랍니다. 특히 다음 사항에 관심이 있습니다. 유사 이항 분포가 이항 분포와 어떻게 다른가? 반응 변수가 비율 인 경우 (예 : 값에 0.23, 0.11, 0.78, 0.98 포함) 준이 항 모델은 R에서 실행되지만 이항 모델은 그렇지 …

30 r  generalized-linear-model  binomial  overdispersion  quasi-likelihood 

하자 파라미터를 이항 분포 함수 (DF)를 나타내고 , N ∈ N 및 P ∈ ( 0 , 1 ) 에서 평가 R ∈ { 0 , 1 , ... , N } : B ( N , P , r ) = r ∑ i = 0 ( nB(n,p,r)B(n,p,r)B(n,p,r)n∈Nn∈Nn \in …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

다음 r 코드를 사용하여 이항 비율의 신뢰 구간을 추정했습니다. 왜냐하면 모집단에서 질병의 탐지를보고 수신기 작동 특성 곡선 설계를 설계 할 때 "전력 계산"을 대체한다는 것을 이해하기 때문입니다. n은 150이고,이 질병은 인구에서 25 %가 유행한다고 생각합니다. 나는 사람들이하는 것처럼 75 %의 감도와 90 %의 특이성에 대한 값을 계산했습니다. binom.test(c(29,9), p=0.75, alternative=c("t"), …

30 confidence-interval  binomial 

방금 혼합 효과 모델링을 통해 측정의 반복성 (일명 신뢰성, 일명 클래스 내 상관 관계)을 계산하는 방법을 설명하는 이 문서를 보았습니다. R 코드는 다음과 같습니다. #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted repeatability R = intercept_var/(intercept_var+residual_var) …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

저는 통계 학자보다 프로그래머에 가깝기 때문에이 질문이 너무 순진하지 않기를 바랍니다. 임의의 시간에 프로그램 실행을 샘플링 할 때 발생합니다. 프로그램 상태의 N = 10 임의 시간 샘플을 취하면 Foo 함수가 실행되고 있음을 알 수 있습니다 (예 : 해당 샘플의 I = 3). Foo가 실행되는 시간 F의 실제 비율에 대해 알려주는 …

27 binomial  beta-binomial  beta-distribution 

이항, 음 이항 및 포아송 회귀의 차이점과 이러한 회귀가 가장 적합한 상황에 대한 정보를 찾고 있습니다. SPSS에서 수행 할 수있는 테스트 중 어떤 상황이 내 상황에 가장 적합한 지 알려주는 테스트가 있습니까? 또한 회귀 부분에서 볼 수있는 것과 같은 옵션이 없으므로 SPSS에서 포아송 또는 음 이항을 어떻게 실행합니까? 유용한 링크가 …

26 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

정규 근사에 대한 이항 분포에 대한 연속성 보정 이 어떻게 도출 되었는지 더 잘 이해하고 싶습니다 . 1/2을 더해야한다고 결정하기 위해 어떤 방법을 사용 했습니까 (다른 숫자는 아님)? 모든 설명 (또는 이것 이외의 제안 된 독서에 대한 링크 가 인정 될 것입니다).

24 binomial  asymptotics 

다음 질문을 해결하려고합니다. A 선수는 25 경기 중 17 승, B 선수는 20 명 중 8 승을 기록했습니다. 두 비율 사이에 큰 차이가 있습니까? R에서해야 할 일은 다음과 같습니다. > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality of proportions without continuity correction data: c(17, 8) out of c(25, 20) X-squared = 3.528, …

23 r  hypothesis-testing  statistical-significance  binomial  proportion 

음 이항 분포와 이항 분포의 차이점은 무엇입니까? 온라인에서 읽으려고했는데 데이터 포인트가 이산적일 때 음의 이항 분포가 사용된다는 것을 알았지 만 이항 분포조차도 이산 데이터 포인트에 사용할 수 있다고 생각합니다.

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

선형 변환 접근법에 따라 상관 랜덤 이항 변수를 생성 할 수 있는지 궁금합니다. 아래에서 R에서 간단한 것을 시도하고 상관 관계를 생성합니다. 그러나 이것을 수행하는 원칙적인 방법이 있는지 궁금합니다. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = rbinom(1e4, 6, .5) ; a = .5 Y1 …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

나는 항상 로지스틱 회귀를 링크 함수가 로지스틱 함수 (프로 빗 함수 대신) 인 이항 회귀의 특별한 경우라고 생각했습니다. 그래도 내가 가진 또 다른 질문에 대한 답을 읽음으로써 혼란 스러울 것 같고 로지스틱 회귀와 로지스틱 링크가있는 이항 회귀에는 차이가 있습니다. 차이점이 뭐야?

20 regression  logistic  binomial 

정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon