Preguntas etiquetadas con binomial

Tengo un GLMM con una distribución binomial y una función de enlace logit y tengo la sensación de que un aspecto importante de los datos no está bien representado en el modelo. Para probar esto, me gustaría saber si los datos están bien descritos por una función lineal en la …

19 binomial  residuals  glmm  lme4-nlme 

Estoy tratando de entender cómo la regresión logística utiliza la distribución binomial. Digamos que estoy estudiando el éxito del nido en las aves. La probabilidad de que un nido sea exitoso es 0.6. Usando la distribución binomial, puedo calcular la probabilidad de r éxitos dados n ensayos (número de nidos …

19 logistic  binomial 

Dos preguntas relacionadas de mi parte. Tengo un marco de datos que contiene números de pacientes en una columna (rango 10-17 pacientes) y 0s y 1s que muestran si ocurrió un incidente ese día. Estoy usando un modelo binomial para hacer retroceder la probabilidad de incidente en el número de …

18 binomial  generalized-linear-model  offset 

Tú y yo decidimos jugar un juego donde nos turnamos para lanzar una moneda. El primer jugador en voltear 10 cabezas en total gana el juego. Naturalmente, hay una discusión sobre quién debería ir primero. Las simulaciones de este juego muestran que el jugador que voltea primero gana un 6% …

17 probability  python  binomial  negative-binomial 

Escuché que bajo la hipótesis nula, la distribución del valor p debería ser uniforme. Sin embargo, las simulaciones de la prueba binomial en MATLAB devuelven distribuciones muy diferentes de las uniformes con una media mayor que 0.5 (0.518 en este caso): coin = [0 1]; success_vec = nan(20000,1); for i …

17 matlab  p-value  binomial  simulation  uniform 

Esta pregunta es un seguimiento técnico de esta pregunta . Tengo problemas para entender y replicar el modelo presentado en Raftery (1988): Inferencia para el parámetro binomial : un enfoque jerárquico de BayesNNN en WinBUGS / OpenBUGS / JAGS. Sin embargo, no se trata solo de código, por lo que …

16 bayesian  binomial  hierarchical-bayesian  winbugs 

Estoy experimentando con el algoritmo de la máquina de aumento de gradiente a través del caretpaquete en R. Usando un pequeño conjunto de datos de admisión a la universidad, ejecuté el siguiente código: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

La semana pasada tuve una discusión interesante con un buen amigo mío. Él había estado jugando un poco de póker en línea y sugirió que existe una relación entre la nueva suscripción / transferencia de dinero adicional y las cartas que le reparten, es decir, obtiene buenas cartas para engancharse. …

15 binomial  games  wilcoxon-signed-rank 

En "Análisis de datos" por DS Sivia, hay una derivación de la distribución de Poisson, de la distribución binomial. Argumentan que la distribución de Poisson es el caso limitante de la distribución binomial cuando M→∞M→∞M\rightarrow\infty , donde es el número de ensayos.MMM Pregunta 1: ¿Cómo se puede entender intuitivamente ese …

14 binomial  poisson-distribution  combinatorics  intuition  probability-calculus 

¿Cuál es la fórmula (aproximada o exacta) para un intervalo de predicción para una variable aleatoria binomial? Suponga que Y∼Binom(n,p)Y∼Binom(n,p)Y \sim \mathsf{Binom}(n, p) , y observamos yyy (extraído de YYY ). El nnn es conocido. Nuestro objetivo es obtener un intervalo de predicción de 95% para un nuevo sorteo de …

14 confidence-interval  binomial  prediction-interval 

Estoy muy confundido con cómo funciona el peso en glm con family = "binomial". En mi opinión, la probabilidad de la glm con family = "binomial" se especifica de la siguiente manera: f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp(n[ylogp1−p−(−log(1−p))]+log(nny))f(y)=(nny)pny(1−p)n(1−y)=exp⁡(n[ylog⁡p1−p−(−log⁡(1−p))]+log⁡(nny)) f(y) = {n\choose{ny}} p^{ny} (1-p)^{n(1-y)} = \exp \left(n \left[ y \log \frac{p}{1-p} - \left(-\log (1-p)\right) \right] + …

14 r  logistic  generalized-linear-model  binomial  weighted-regression 

Estoy tratando de entender el concepto de sobredispersión en regresión logística. He leído que la sobredispersión es cuando la varianza observada de una variable de respuesta es mayor de lo que se esperaría de la distribución binomial. Pero si una variable binomial solo puede tener dos valores (1/0), ¿cómo puede …

14 logistic  variance  binomial  mean  overdispersion 

Me siento realmente tonto incluso haciendo una pregunta tan básica, pero aquí va: Si tengo una variable aleatoria XXX que puede tomar valores 000 y 111 , con P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = p y P(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-p , entonces si saco nnn muestras de ella, obtendré Una distribución binomial. La media de …

13 variance  binomial 

Estoy tratando de encontrar la probabilidad de obtener 8 intentos seguidos correctos en un bloque de 25 intentos, tiene 8 bloques totales (de 25 intentos) para obtener 8 intentos correctos seguidos. La probabilidad de obtener una prueba correcta basada en adivinar es 1/3, después de obtener 8 en una fila …

13 probability  binomial