Questions tagged «binomial»

我开始与使用的涉猎glmnet与LASSO回归那里我感兴趣的结果是二分。我在下面创建了一个小的模拟数据框： 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) m_edu <- c(0, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 0, 1) p_edu <- c(0, 2, 2, …

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 

这是我在Glassdoor上发现的一个问题：如何使用具有的硬币以相等的概率生成7个整数Pr(Head)=p∈(0,1)Pr(Head)=p∈(0,1)\mathbb{Pr}(\text{Head}) = p\in(0,1)？ 基本上，您有一个硬币，可能是公平的，也可能是不公平的，这是唯一的随机数生成过程，因此想出一个随机数生成器，它输出从1到7的整数，其中获得每个整数的概率是1/7。 数据生成过程的效率至关重要。

58 probability  binomial  random-generation 

我想知道是否有一种方法可以判断某件产品（某产品）发生故障的可能性，如果我们在该领域拥有1年的100,000个产品并且没有故障？接下来出售的10,000种产品之一发生故障的概率是多少？

50 probability  survival  binomial 

我想知道是否仅对因变量（无论是因变量还是自变量）还是仅对自变量进行了对数转换，在解释上是否有所不同。 考虑以下情况 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error 我可以将IV解释为百分比增长，但是当我拥有 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 或当我有 DV = Intercept + B1*log(IV) + Error ？

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 

假设我正在运行一个可能有2个结果的实验​​，并且我假设2个结果的基本“真实”分布是参数和的二项式分布：。p B i n o m i a l（n ，p ）ññnpppB i n o m i a l（n，p）Binomial(n,p）{\rm Binomial}(n, p) 我可以根据的方差形式 计算标准误差： 其中。因此，。对于标准错误，我得到：，但是我在某处看到。我做错了什么？乙我Ñø米我一升（Ñ，p）σ2X=Ñpqq=1-pσX=√小号ËX= σXñ√SEX=σXñSE_X = \frac{\sigma_X}{\sqrt{n}}B i n o m i a l（n，p）乙一世ñØ米一世一种升（ñ，p）{\rm Binomial}(n, p)σ2X= n p qσX2=ñpq \sigma^{2}_{X} = npqq= 1 − pq=1个-pq = 1-p SEX= √σX= n p …

44 binomial  standard-error 

我有一个伯努利随机变量的随机样本，其中是iidrv，，而是未知参数。X1...XNX1...XNX_1 ... X_NXiXiX_iP(Xi=1)=pP(Xi=1)=pP(X_i = 1) = pppp 显然，一个可以找到的估计：。pppp^:=(X1+⋯+XN)/Np^:=(X1+⋯+XN)/N\hat{p}:=(X_1+\dots+X_N)/N 我的问题是如何建立的置信区间？ppp

42 confidence-interval  binomial  bernoulli-distribution 

我正在建模一个随机变量（），它是大约15-40k个独立的伯努利随机变量（）的总和，每个随机变量具有不同的成功概率（）。形式上，其中和\ Pr（X_i = 0）= 1-p_i。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 我对快速回答诸如Pr(Y&lt;=k)Pr(Y&lt;=k)\Pr(Y<=k)（其中kkk给出）的查询感兴趣。 目前，我使用随机模拟来回答此类查询。我根据每个XiXiX_i的p_i随机绘制它们pipip_i，然后将所有XiXiX_i值求和以获得Y′Y′Y'。我重复此过程数千次，然后返回分数Pr(Y′≤k)Pr(Y′≤k)\Pr(Y'\leq k)。 显然，这并不是完全准确的（尽管随着仿真次数的增加，准确度也会大大提高）。另外，似乎我有足够的有关分布的数据来避免使用模拟。您能想到一种获取确切概率\ Pr（Y \ leq k）的合理方法Pr(Y≤k)Pr(Y≤k)\Pr(Y\leq k)吗？ ps 我使用Perl＆R。 编辑 在回答之后，我认为可能需要进行一些澄清。我将简短地描述问题的所在。给定的是一个带有周长的圆形基因组，c以及n映射到它的一组范围。例如c=3*10^9和ranges={[100,200],[50,1000],[3*10^9-1,1000],...}。请注意，所有范围都是封闭的（两端都包括在内）。另请注意，我们仅处理整数（整个单位）。 我正在寻找圆上被给定n映射范围掩盖的区域。因此，为了测试x圆上给定的长度范围是否被掩盖，我测试了n范围随机映射的假设。映射的长度范围q&gt;x将完全覆盖给定长度范围的概率x为(q-x)/c。当c大和/或小时，该概率变得非常q小。我感兴趣的是n覆盖的范围数（超出范围）x。这是如何Y形成的。 我测试了原假设与单方面的选择（不足覆盖率）的对比。另请注意，我正在测试多个假设（不同的x长度），请确保对此进行更正。

38 r  distributions  binomial  random-variable  poisson-binomial 

对于二项式数据测试，我是一个新手，但需要做一个，现在我不确定如何解释结果。y变量（响应变量）是二项式的，解释因素是连续的。这是我总结结果时得到的： glm(formula = leaves.presence ~ Area, family = binomial, data = n) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.213 -1.044 -1.023 1.312 1.344 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(&gt;|z|) (Intercept) -0.3877697 0.0282178 -13.742 &lt; 2e-16 *** leaves.presence 0.0008166 0.0002472 3.303 0.000956 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 …

38 r  regression  logistic  binomial  interpretation 

我有三组数据，每组都有二项式分布（即，每组都有成功或失败的元素）。我没有成功的预测概率，而是只能依靠每个成功率作为真实成功率的近似值。我只发现了这个问题，虽然很接近，但似乎并不能完全解决这种情况。 为了简化测试，我们只说我有2个小组（在这个基本案例中可以扩展3个小组）。 第1组试验： = 2455ñ1个n1n_1 第2组试验： = 2730ñ2n2n_2 第1组成功： = 1556ķ1个k1k_1 第2组成功： = 1671ķ2k2k_2 我没有预期的成功概率，只有我从样本中知道的概率。因此，我对这两个组的隐含成功率是： 第1组的成功率： = 1556/2455 = 63.4％p1个p1p_1 第2组的成功率： = 1671/2730 = 61.2％p2p2p_2 每个样本的成功率都相当接近。但是我的样本量也很大。如果我检查二项式分布的CDF来查看它与第一个分布有何不同（我假设第一个是零检验），那么第二个可以实现的可能性很小。 在Excel中： 1-BINOM.DIST（1556,2455,61.2％，TRUE）= 0.012 但是，这没有考虑第一个结果的任何方差，它只是假设第一个结果是测试概率。 有没有更好的方法来测试这两个数据样本在统计上是否彼此实际上有所不同？

37 statistical-significance  binomial  bernoulli-distribution 

如果您估计（或类似地）并且样本量相对较小（例如），那么计算二项式实验的置信区间的最佳技术是什么？p=0p=0p=0p=1p=1p=1n=25n=25n=25

36 confidence-interval  binomial 

如果我想在16个试验中获得9次成功的概率，而每个试验的概率为0.6，则可以使用二项分布。如果16个试验中的每一个都有不同的成功概率，我该怎么办？

36 distributions  probability  binomial 

我正在生成8个随机位（0或1）并将它们连接在一起以形成8位数字。一个简单的Python模拟在离散集[0，255]上产生均匀分布。 我试图证明为什么这在我的脑海中有意义。如果我将其与掷8个硬币进行比较，那么期望值会不会在4头/ 4头左右？因此对我来说，我的结果应该反映出范围中间的峰值是有意义的。换句话说，为什么8个零或8个数的序列似乎与4和4或5和3等的序列一样相等？我在这里想念什么？

35 binomial  random-generation  uniform 

亲爱的大家-我注意到我无法解释的怪事，可以吗？总之：在logistic回归模型中计算置信区间的手动方法和R函数confint()得出不同的结果。 我一直在研究Hosmer＆Lemeshow的Applied Logistic回归（第二版）。在第3章中，有一个计算比值比和95％置信区间的示例。使用R，我可以轻松地重现模型： Call: glm(formula = dataset$CHD ~ as.factor(dataset$dich.age), family = "binomial") Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.734 -0.847 -0.847 0.709 1.549 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(&gt;|z|) (Intercept) -0.8408 0.2551 -3.296 0.00098 *** as.factor(dataset$dich.age)1 2.0935 0.5285 3.961 7.46e-05 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ …

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 

我想使用以下二项式响应并以和作为预测因子进行逻辑回归。 X1个X1个X_1X2X2X_2 我可以采用以下格式提供与伯努利回复相同的数据。 逻辑回归输出用于这2个数据集是大多相同的。偏差残差和AIC不同。（两种情况下零偏差和残余偏差之间的差异相同，为0.228。） 以下是R的回归输出。这些数据集称为binom.data和bern.data。 这是二项式输出。 Call: glm(formula = cbind(Successes, Trials - Successes) ~ X1 + X2, family = binomial, data = binom.data) Deviance Residuals: [1] 0 0 0 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(&gt;|z|) (Intercept) -2.9649 21.6072 -0.137 0.891 X1Yes -0.1897 2.5290 -0.075 0.940 X2 0.3596 1.9094 0.188 …

32 logistic  binomial  aic  bernoulli-distribution  deviance 

我正在分析实验数据集。数据由治疗类型和二项式结果的配对向量组成： Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... 在结果列中，1表示成功，0表示失败。我想弄清楚治疗方法是否会显着改变结果。有4种不同的处理方式，每个实验重复多次（每种处理方式2000次）。 我的问题是，我可以使用ANOVA分析二进制结果吗？还是应该使用卡方检验来检查二项式数据？似乎卡方假设比例将被平均分配，事实并非如此。另一个想法是使用每种治疗成功与失败的比例来汇总数据，然后使用比例检验。 我很想听到您对这些二项式成功/失败实验有意义的测试建议。

32 logistic  anova  binomial  experiment-design