«binomial» 태그된 질문

나는 누군가가 내가 비교적 간단한 질문이라고 생각하는 것을 도울 수 있기를 바라고 있으며, 나는 대답을 알고 있다고 생각하지만 확인 없이는 내가 확신 할 수없는 것이되었습니다. 카운트 변수를 반응 변수로 사용하고 비례 비율로 변수가 어떻게 변하는 지 측정하고 싶습니다. 보다 상세하게는, 반응 변수는 다수의 부위에서 곤충 종의 존재 횟수이므로, 예를 들어 …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

내 데이터로 모델을 만드는 데 사용할 올바른 분포에 대한 질문이 있습니다. 나는 50 개의 플롯으로 삼림 인벤토리를 수행했으며 각 플롯은 20m × 50m입니다. 각 음모에 대해 땅을 가리는 나무 캐노피의 비율을 추정했습니다. 각 플롯에는 캐노피 덮개에 대한 하나의 값 (백분율)이 있습니다. 백분율은 0에서 0.95 사이입니다. 위성 이미지 및 환경 데이터를 …

11 distributions  binomial  gamma-distribution 

고려 에르 도스 - RENYI 랜덤 그래프 G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p))G=(V(n),E(p)) . nnn 개의 정점 세트 VVV 는 V={1,2,…,n}V={1,2,…,n}V = \{1,2,\ldots,n\} 됩니다. 에지 세트 ( EEE 는 랜덤 프로세스에 의해 구성된다. 하자 ppp 확률 수 0&lt;p&lt;10&lt;p&lt;10<p<1 , 순서화하고 각 쌍 {i,j}{i,j}\{i,j\} 정점 ( i≠ji≠ji \neq j )의 에지로 발생 EEE 확률과 ppp 서로 …

10 probability  distributions  binomial  graph-theory 

이항 설정에서 성공 횟수를 제공하는 임의의 변수 X는 이항 적으로 분포됩니다. 그런 다음 샘플 비율을 X 로 계산할 수 있습니다 여기서n엑스엔Xn\frac{X}{n}엔nn 은 표본 크기입니다. 내 교과서는 이 비율은 수행 하지 이항 분포 그러나 X 이후 은 단순히 이항 분포 랜덤 변수X의 스케일 버전이며, 이항 분포도없어야합니까?엑스엔Xn\frac{X}{n}엑스XX

10 distributions  binomial  proportion  sample 

나는 쿠폰 수집가 문제를 우연히 발견 하고 일반화를위한 공식을 작성하려고했습니다. 이 경우 NNN 별개의 객체는 당신은 적어도 수집 할 임의의 각 사본 그들 (여기서 ), 당신이 구매해야 얼마나 많은 임의 객체의 기대는 무엇인가? 정상적인 쿠폰 수집기 문제는 및 입니다.m m ≤ N m = N k = 1kkkmmmm≤Nm≤Nm \le Nm=Nm=Nm …

10 probability  binomial  expected-value  coupon-collector-problem 

현재 이것에 붙어, 아마도 이항 분포의 평균 편차를 사용해야하지만 그것을 알아낼 수는 없다는 것을 알고 있습니다.

10 self-study  binomial  mean  expected-value  proof 

Sokal and Rohlf (3e)의 Biometry 책을 사용하여 통계를 배우려고합니다. 이것은 5 장의 연습으로 확률, 이항 분포 및 포아송 분포를 다룹니다. 이 질문에 대한 답변을 얻을 수있는 공식이 있다는 것을 알고 있습니다 : 그러나이 식은이 본문에 없습니다. 확률, 원하는 신뢰 수준 및 이항 분포 만 알고 샘플 크기를 계산하는 방법을 알고 …

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

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

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각각 20 개의 수학 문제를 해결하려고 시도하는 10 명의 학생이 있다고 가정합니다. 문제는 정확하거나 부정확 한 점수를 매 깁니다 (longdata). 각 학생의 성과는 정확도 측정 값 (subjdata)으로 요약 할 수 있습니다. 아래 모델 1, 2 및 4는 다른 결과를 생성하는 것으로 보이지만 동일한 결과를 얻는 것으로 알고 있습니다. 왜 다른 …

10 r  regression  logistic  generalized-linear-model  binomial 

두 개의 독립적 인 랜덤 변수 X1∼Binom(n,p)X1∼Binom(n,p)X_1 \sim \mathrm{Binom}(n,p) 및 가 있으면 의 확률 질량 함수는 무엇입니까?X 1 + X 2X2∼Pois(λ)X2∼Pois(λ)X_2 \sim \mathrm{Pois}(\lambda)X1+X2X1+X2X_1 + X_2 NB 이것은 나에게 숙제가 아니다.

10 distributions  self-study  binomial  poisson-distribution 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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 

이항 회귀 분석에 적합하고 회귀 계수의 점 추정치 및 분산 공분산 행렬을 구한다고 가정합니다. 이를 통해 향후 실험에서 예상되는 성공 비율의 CI를 얻을 수 있습니다.피pp그러나 관찰 된 비율에 대한 CI가 필요합니다. 시뮬레이션 (나는 그것을하고 싶지 않다고 가정)과 Krishnamoorthya et al (내 질문에 대답하지 않은)에 대한 링크를 포함하여 몇 가지 관련 …

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

내가했다고 가정 해보십시오. n1n1n_1성공률 알 수없는 독립적 인 시도로 성공을 관찰 .p1p1p_1k1k1k_1 n2n2n_2성공률이 인 독립 시험에서 성공을 관찰 .p2p2p_2k2k2k_2 , 만약 현재 여전히 알려지지 확률 관찰 소정위한 (또는 그 반대가 반대)에 비례하는 것이다 이므로 p_1 \ neq p_2에 대해 검정 하려면 관측치의 해당 분포에 대한 Quantile 만 확인하면됩니다.p1=p2=:pp1=p2=:pp_1 = p_2 …

9 hypothesis-testing  binomial  references 

95 % 신뢰 구간의 반복 실험 해석을 시뮬레이션하기 위해 R 스크립트를 작성하려고합니다. 비율의 실제 모집단 값이 표본의 95 % CI에 포함되어있는 시간의 비율을 과대 평가하는 것으로 나타났습니다. 큰 차이는 아니지만 약 96 % 대 95 %이지만 그럼에도 불구하고 관심이 있습니다. 내 함수는 samp_n확률로 Bernoulli 분포에서 표본을 추출한 pop_p다음 prop.test()연속성 보정 …

9 r  confidence-interval  binomial  theory 

이 기사 에서 다음과 같은 이식편을 가져옵니다 . 부트 스트랩을 사용하고 R boot패키지가있는 선형 혼합 모델을 위해 파라 메트릭, 반 파라 메트릭 및 비 파라 메트릭 부트 스트랩 부트 스트랩을 구현하려고 초보자 입니다. R 코드 내 R코드 는 다음과 같습니다 . library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult &lt;- lmer(drywt ~ Inoc + …

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