Questions tagged «hypergeometric»

我想更好地理解费舍尔的精确测试，因此设计了以下玩具示例，其中f和m分别对应于男性和女性，而n和y对应于“苏打水消耗”，如下所示： > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 显然，这是一个极大的简化，但是我不希望上下文妨碍您。在这里，我只是假设男性不喝苏打水，女性不喝苏打水，并想看看统计程序是否得出相同的结论。 在R中运行fisher精确测试时，得到以下结果： > fisher.test(soda_gender) Fisher's Exact Test for Count Data data: soda_gender p-value = 0.007937 alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.0000000 0.4353226 sample estimates: odds ratio 0 在这里，由于p值为0.007937，我们可以得出结论，性别和苏打水消费是相关的。 我知道费舍尔精确检验与超基因组分布有关。因此，我想使用该方法获得相似的结果。换句话说，您可以按以下方式查看此问题：有10个球，其中5个标记为“雄性”，5个标记为“雌性”，您随机抽出5个球而不进行替换，并且看到0个雄性球。这种观察的机会是什么？为了回答这个问题，我使用了以下命令： > …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

我正在处理数据集。使用一些模型识别技术后，我得出了一个ARIMA（0,2,1）模型。 我使用R detectIO包TSA中的函数在对原始数据集进行第48次观察时检测到创新的离群值（IO）。 如何将这个离群值合并到模型中，以便将其用于预测？我不想使用ARIMAX模型，因为我可能无法根据R中的模型做出任何预测。还有其他方法可以做到吗？ 以下是我的价值观： VALUE <- scan() 4.6 4.5 4.4 4.5 4.4 4.6 4.7 4.6 4.7 4.7 4.7 5.0 5.0 4.9 5.1 5.0 5.4 5.6 5.8 6.1 6.1 6.5 6.8 7.3 7.8 8.3 8.7 9.0 9.4 9.5 9.5 9.6 9.8 10.0 9.9 9.9 9.8 9.8 9.9 9.9 9.6 9.4 …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

如果我要从363人中选择232人而不进行替换，那么在此选择的12个人中，有2个人的概率是多少？ 这是一场超级比赛的随机抽签，共有363名参赛者获得232个位置。关于选择是否偏向特定的12人小组存在争议。 我最初的计算方法是有232个选择363个可能的选择。十二个列表中任何一个人的组合数是1选择12 + 2选择12 + ... + 11选择12 + 12选择12。因此1选择12 + 2选择12 .... / 232选择363 。最终是一个非常低的数字，显然太低了。 我该如何计算？

10 combinatorics  randomness  hypergeometric 

这是一个示例情况： 我的人口为10,000。每个项目都有一个唯一的ID。 我随机挑选100件物品并记录ID 我把100件物品放回了人口中 我再次随机选择100个项目，记下ID并替换。 总共我重复了5次随机抽样 概率是多少 XXX 5个随机抽样中出现多少个项目？ 我不是很精通统计。这是正确的吗X= 10X=10X = 10？ 对于每个采样，从10,000起的100个项目的可能组合数为 b 我Ñ ø 米（10000，100）b一世ñØ米（10000，100）{\rm binom}(10000, 100) 在100种商品的所有可能组合中， b 我Ñ ø 米（9990，90）* b 我Ñ ø 米（100，10）b一世ñØ米（9990，90）∗b一世ñØ米（100，10）{\rm binom}(9990, 90) * {\rm binom}(100, 10) 组合包含10个特定项目 包含10个特定项目的概率为 （b 我Ñ ø 米（9990 ，90 ）* b 我Ñ ø 米（100 ，10 ））/ b …

10 probability  hypergeometric 

对于2 x 2列联表，某些Fisher精确测试使用表（1,1）单元格中的计数作为测试统计量，在零假设下，将具有超几何分布。X1 ，1X1个，1个X_{1,1}X1 ，1X1个，1个X_{1,1} 有人说它的测试统计量是 其中是null下超几何分布的平均值（如上所述）。它还说，p值是根据高计量分布的表格确定的。我想知道是否有一些原因减去均值然后取绝对值？在null下没有超几何分布，是吗？|X1 ，1- μ ||X1个，1个-μ| |X_{1,1} - \mu| μμ\mu|X1 ，1- μ ||X1个，1个-μ||X_{1,1} - \mu|

9 hypothesis-testing  fishers-exact  hypergeometric