Ich versuche, A / B-Tests auf Bayes'sche Weise durchzuführen , wie in Probabilistic Programming for Hackers und Bayesian A / B-Tests . Beide Artikel gehen davon aus, dass der Entscheider allein aufgrund der Wahrscheinlichkeit eines Kriteriums, z. B. , entscheidet, welche der Varianten besser ist ,...
Derzeit weiß ich, dass ich wahrscheinlich die mittlere Abweichung der Binomialverteilung verwenden sollte, aber ich kann es nicht
Ich stolperte über das Problem der Couponsammler und versuchte, eine Formel für eine Verallgemeinerung auszuarbeiten. Wenn es verschiedene Objekte gibt und Sie mindestens Kopien von jedem von (wo ) sammeln möchten, wie hoch ist die Erwartung, wie viele zufällige Objekte Sie kaufen sollten? Das...
In einer Binomialeinstellung ist die Zufallsvariable X, die die Anzahl der Erfolge angibt, binomial verteilt. Der Stichprobenanteil kann dann als X berechnet werden wobeinIhre Stichprobengröße ist. Mein Lehrbuch besagt dasX.nXn\frac{X}{n}nnn Dieser Anteil hat keine Binomialverteilung jedoch...
In diesem Artikel (frei verfügbar über PubMed Central) verwenden die Autoren eine negative binomiale Regression, um die Punktzahl auf einem 10-Punkte-Screening-Instrument mit einer Bewertung von 0 bis 40 zu modellieren. Bei diesem Verfahren werden Zähldaten vorausgesetzt, was hier eindeutig nicht...
Ich habe Daten mit einem Doppelpeak, die ich zu modellieren versuche, und es gibt genügend Überlappungen zwischen den Peaks, sodass ich sie nicht unabhängig behandeln kann. Ein Histogramm der Daten könnte ungefähr so aussehen: Ich habe dafür zwei Modelle erstellt: eines verwendet zwei...
Ich habe ~ 1 Million Datenpunkte. Hier ist der Link zur Datei data.txt. Jeder von ihnen kann einen Wert zwischen 0 und 145 annehmen. Es handelt sich um einen diskreten Datensatz. Unten ist das Histogramm des Datensatzes. Auf der x-Achse ist die Zählung (0-145) und auf der y-Achse ist die Dichte....
Mein Datensatz umfasst entweder die Gesamtmortalität oder das Überleben eines Organismus an drei Standorttypen: Inshore, Midchannel und Offshore. Die Zahlen in der folgenden Tabelle geben die Anzahl der Standorte an. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1...
Ich habe fast die gleichen Fragen wie diese: Wie kann ich die Summe der Bernoulli-Zufallsvariablen effizient modellieren? Aber die Einstellung ist ganz anders: S=∑i=1,NXiS=∑i=1,NXiS=\sum_{i=1,N}{X_i} , , ~ 20, ~ 0,1P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_{i}=1)=p_iNNNpipip_i Wir haben die Daten für die Ergebnisse...
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode:...
Ich versuche, ein R-Skript zu schreiben, um die wiederholte Interpretation eines 95% -Konfidenzintervalls zu simulieren. Ich habe festgestellt, dass es den Anteil der Zeiten überschätzt, in denen der wahre Populationswert eines Anteils im 95% -KI der Stichprobe enthalten ist. Kein großer...
Wenn ein negatives Binomial sind, wie ist dann die Verteilung von gegebenx1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n(x1,x2,…,xn)(x1,x2,…,xn)(x_1, x_2, \ldots, x_n) x1+x2+…+xn=Nx1+x2+…+xn=Nx_1 + x_2 + \ldots + x_n = N\quad ? NNN ist fest. Wenn x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_n Poisson sind,...
Ist es möglich, ein GAMM (Generalized Additive Mixed Model) für Daten ohne Inflation in R anzupassen? Wenn nicht, ist es möglich, ein GAM (Generalized Additive Model) für Daten ohne Inflation mit einer negativen Binomial- oder Quasi-Poisson-Verteilung in R anzupassen? (Ich fand COZIGAM :: zigam-...
Angenommen, ich passe eine Binomialregression an und erhalte die Punktschätzungen und die Varianz-Kovarianz-Matrix der Regressionskoeffizienten. Dadurch kann ich ein CI für den erwarteten Anteil der Erfolge in einem zukünftigen Experiment erhalten, , aber ich benötige ein CI für den beobachteten...
Nahezu jedes Lehrbuch, in dem die normale Annäherung an die Binomialverteilung erörtert wird, erwähnt die Faustregel, dass die Annäherung verwendet werden kann, wenn np≥5np≥5np\geq5 und . Einige Bücher schlagen stattdessen vor. Dieselbe Konstante zeigt sich häufig in Diskussionen darüber, wann...
Angenommen, ich habe getan: p 1 k 1n1n1n_1 unabhängige Versuche mit einer unbekannten Erfolgsrate und beobachteten Erfolgen.p1p1p_1k1k1k_1 n2n2n_2 unabhängige Versuche mit unbekannter Erfolgsrate und beobachteten Erfolgen.k 2p2p2p_2k2k2k_2 Wenn jetzt aber immer noch unbekannt, ist die...
Ich habe einen intuitiven Block damit. Für ein Binomialproblem beträgt die Standardabweichung einer Zählung . Umgekehrt nimmt die Standardabweichung des Stichprobenanteils mit zunehmendem und beträgt . Ich kann die Division durch , habe aber kein Gefühl dafür, warum sich Standardabweichungen in...
Ich habe diese Daten: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Ich habe eine Poisson-Regression durchgeführt poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Und eine negative...
library(lme4) out <- glmer(cbind(incidence, size - incidence) ~ period + (1 | herd), data = cbpp, family = binomial, contrasts = list(period = "contr.sum")) summary(out) Fixed effects: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.32337 0.22129 -10.499 < 2e-16 *** period1...
Ich hatte eine Hausaufgabe, um die negative Binomialverteilung als exponentielle Verteilungsfamilie auszudrücken, da der Dispersionsparameter eine bekannte Konstante war. Das war ziemlich einfach, aber ich fragte mich, warum sie erfordern würden, dass wir diesen Parameter festhalten. Ich stellte...