Preguntas etiquetadas con binomial

Aquí hay una simple pregunta estadística que me dieron. No estoy realmente seguro de entenderlo. X = el número de puntos adquiridos en un examen (opción múltiple y una respuesta correcta es un punto). ¿Se distribuye X binomial? La respuesta del profesor fue: Sí, porque solo hay respuestas correctas o …

31 self-study  binomial 

Sobre si existe un término de error en la regresión logística (y su distribución supuesta), he leído en varios lugares que: no existe término de error el término de error tiene una distribución binomial (de acuerdo con la distribución de la variable de respuesta) el término de error tiene una …

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

Espero que alguien pueda proporcionar una visión general intuitiva de qué es la distribución cuasibinomial y qué hace. Estoy particularmente interesado en estos puntos: Cómo el cuasibinomio difiere de la distribución binomial. Cuando la variable de respuesta es una proporción (los valores de ejemplo incluyen 0.23, 0.11, 0.78, 0.98), un …

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

Sea B(n,p,r)B(n,p,r)B(n,p,r) la función de distribución binomial (DF) con los parámetros n∈Nn∈Nn \in \mathbb N y p∈(0,1)p∈(0,1)p \in (0,1) evaluados en r∈{0,1,…,n}r∈{0,1,…,n}r \in \{0,1,\ldots,n\} : y deje denote el Poisson DF con el parámetro a \ in \ mathbb R ^ + evaluado en r \ in \ {0,1,2, \ …

30 binomial  poisson-distribution  convergence  probability-inequalities 

He utilizado el siguiente código r para estimar los intervalos de confianza de una proporción binomial porque entiendo que eso sustituye a un "cálculo de potencia" al diseñar diseños de curvas características de funcionamiento del receptor que buscan la detección de enfermedades en una población. n es 150, y creemos …

30 confidence-interval  binomial 

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) 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 

Soy más programador que estadístico, así que espero que esta pregunta no sea demasiado ingenua. Sucede en las ejecuciones de programas de muestreo en momentos aleatorios. Si tomo N = 10 muestras de tiempo aleatorio del estado del programa, podría ver la función Foo ejecutándose en, por ejemplo, I = …

27 binomial  beta-binomial  beta-distribution 

Estoy buscando información sobre la diferencia entre binomio, binomio negativo y regresión de Poisson y para qué situaciones se ajustan mejor estas regresiones. ¿Hay alguna prueba que pueda realizar en SPSS que pueda decirme cuál de estas regresiones es la mejor para mi situación? Además, ¿cómo ejecuto un Poisson o …

27 spss  references  binomial  poisson-distribution  negative-binomial 

Deseo comprender mejor cómo se obtuvo la corrección de continuidad de la distribución binomial para la aproximación normal. ¿Qué método se utilizó para decidir que debemos agregar 1/2 (¿por qué no otro número?). Cualquier explicación (o un enlace a la lectura sugerida, aparte de esto , sería apreciada).

24 binomial  asymptotics 

Estoy tratando de resolver la siguiente pregunta: El jugador A ganó 17 de 25 juegos, mientras que el jugador B ganó 8 de 20: ¿hay una diferencia significativa entre ambas proporciones? Lo que hay que hacer en R que viene a la mente es lo siguiente: > prop.test(c(17,8),c(25,20),correct=FALSE) 2-sample test …

23 r  hypothesis-testing  statistical-significance  binomial  proportion 

¿Cuál es la diferencia entre la distribución binomial negativa y la distribución binomial? Intenté leer en línea y descubrí que la distribución binomial negativa se usa cuando los puntos de datos son discretos, pero creo que incluso la distribución binomial se puede usar para puntos de datos discretos.

22 categorical-data  data-mining  binomial  negative-binomial 

Me preguntaba si sería posible generar variables binomiales aleatorias correlacionadas siguiendo un enfoque de transformación lineal. A continuación, probé algo simple en R y produce cierta correlación. Pero me preguntaba si hay una forma de principios para hacer esto. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de rotación PCA. ¿Deben …

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 

Siempre he pensado en la regresión logística como simplemente un caso especial de regresión binomial donde la función de enlace es la función logística (en lugar de, por ejemplo, una función probit). Sin embargo, al leer las respuestas sobre otra pregunta que tenía, parece que podría estar confundido, y hay …

20 regression  logistic  binomial 

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

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