Pertanyaan yang diberi tag «binomial»

Distribusi binomial memberikan frekuensi "keberhasilan" dalam sejumlah "percobaan" independen. Gunakan tag ini untuk pertanyaan tentang data yang mungkin didistribusikan secara biner atau untuk pertanyaan tentang teori distribusi ini.

4
Apakah hasil ujian adalah binomial?
Ini pertanyaan statistik sederhana yang saya terima. Saya tidak begitu yakin saya memahaminya. X = jumlah poin yang diperoleh dalam ujian (pilihan ganda dan jawaban yang benar adalah satu poin). Apakah X binomial didistribusikan? Jawaban profesor adalah: Ya, karena hanya ada jawaban benar atau salah. Jawabanku: Tidak, karena setiap pertanyaan …
2
Apakah distribusi kuasi-binomial (dalam konteks GLM)?
Saya berharap seseorang dapat memberikan gambaran intuitif tentang apa distribusi quasibinomial dan apa fungsinya. Saya sangat tertarik pada poin-poin ini: Bagaimana kuasibinomial berbeda dengan distribusi binomial. Ketika variabel respon adalah proporsi (nilai contoh termasuk 0,23, 0,11, 0,78, 0,98), model quasibinomial akan berjalan dalam R tetapi model binomial tidak akan. Mengapa …
6
Estimasi interval kepercayaan binomial - mengapa tidak simetris?
Saya telah menggunakan kode r berikut untuk memperkirakan interval kepercayaan proporsi binomial karena saya mengerti bahwa itu menggantikan "perhitungan daya" ketika merancang desain kurva karakteristik penerima yang berfungsi mengamati deteksi penyakit dalam suatu populasi. n adalah 150, dan penyakit ini, kami percaya, adalah 25% lazim dalam populasi. Saya telah menghitung …
1
Menghitung pengulangan efek dari model lmer
Saya baru saja menemukan makalah ini , yang menjelaskan bagaimana menghitung pengulangan (alias reliabilitas, alias korelasi intraclass) dari pengukuran melalui pemodelan efek campuran. Kode R adalah: #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 …
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 
6
Hubungan antara distribusi Binomial dan Beta
Saya lebih sebagai programmer daripada ahli statistik, jadi saya harap pertanyaan ini tidak terlalu naif. Ini terjadi dalam eksekusi program sampling secara acak. Jika saya mengambil N = 10 sampel waktu-acak dari status program, saya bisa melihat fungsi Foo dieksekusi, misalnya, I = 3 dari sampel tersebut. Saya tertarik pada …
4
Persis dua sampel proporsi uji binomial dalam R (dan beberapa nilai p aneh)
Saya mencoba menyelesaikan pertanyaan berikut: Pemain A memenangkan 17 dari 25 pertandingan sementara pemain B memenangkan 8 dari 20 - apakah ada perbedaan yang signifikan antara kedua rasio? Hal yang harus dilakukan dalam R yang terlintas dalam pikiran adalah sebagai berikut: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test for equality of proportions without …
4
Bagaimana cara memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA?
Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …
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 
2
Apa perbedaan antara regresi binomial dan regresi logistik?
Saya selalu menganggap regresi logistik hanya sebagai kasus khusus regresi binomial di mana fungsi tautan adalah fungsi logistik (alih-alih, katakanlah, fungsi probit). Dari membaca jawaban atas pertanyaan lain yang saya miliki, sepertinya saya mungkin bingung, dan ada perbedaan antara regresi logistik dan regresi binomial dengan tautan logistik. Apa bedanya?
4
Apa nilai yang benar untuk presisi dan mengingat dalam kasus tepi?
Presisi didefinisikan sebagai: p = true positives / (true positives + false positives) Apakah benar bahwa, sebagai true positivesdan false positivespendekatan 0, presisi mendekati 1? Pertanyaan yang sama untuk diingat: r = true positives / (true positives + false negatives) Saat ini saya sedang menerapkan tes statistik di mana saya …
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 
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.