Estoy tratando de aprender algunas estadísticas usando el libro, Biometry de Sokal y Rohlf (3e). Este es un ejercicio en el quinto capítulo que cubre la probabilidad, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Me doy cuenta de que hay una fórmula para producir una respuesta a esta...
Estoy tratando de hacer pruebas A / B de la manera bayesiano, como en Probabilístico de programación para los hackers y bayesiano A / B pruebas . Ambos artículos suponen que el tomador de decisiones decide cuál de las variantes es mejor basándose únicamente en la probabilidad de algún criterio, por...
Actualmente atascado en esto, sé que probablemente debería usar la desviación media de la distribución binomial, pero no puedo
Me topé con el problema de los coleccionistas de cupones y estaba tratando de encontrar una fórmula para una generalización. Si hay objetos distintos y que desea recoger por lo menos copias de cada uno de cualquier de ellos (donde ), ¿cuál es la expectativa de la cantidad de objetos al azar que...
En una configuración binomial, la variable aleatoria, X, que da el número de éxitos se distribuye binomialmente. La proporción de la muestra se puede calcular como dondenes el tamaño de su muestra. Mi libro de texto dice queXnorteXn\frac{X}{n}nortenn Esta proporción no tiene una distribución...
En este documento (disponible gratuitamente a través de PubMed central), los autores utilizan la regresión binomial negativa para modelar la puntuación en un instrumento de detección de 10 ítems con una puntuación de 0-40. Este procedimiento asume datos de recuento, que claramente no es el caso...
Tengo datos con un pico doble que estoy tratando de modelar, y hay suficiente superposición entre los picos que no puedo tratarlos de forma independiente. Un histograma de los datos podría verse así: He creado dos modelos para esto: uno usa dos distribuciones de Poisson y el otro usa dos...
Mi conjunto de datos está compuesto por la mortalidad total o la supervivencia de un organismo en tres tipos de sitios, costero, medio canal y en alta mar. Los números en la tabla a continuación representan el número de sitios. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20...
¿Es posible ajustar un GAMM (Modelo mixto aditivo generalizado) para datos inflados a cero en R? Si no, ¿es posible ajustar un GAM (Modelo Aditivo Generalizado) para datos inflados a cero con una distribución binomial negativa o cuasi Poisson en R? (Encontré COZIGAM :: zigam y mgcv: funciones ziP...
Tengo casi las mismas preguntas como esta: ¿Cómo puedo modelar eficientemente la suma de variables aleatorias de Bernoulli? Pero la configuración es bastante diferente: 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 Tenemos los datos para los...
Casi todos los libros de texto que discuten la aproximación normal a la distribución binomial mencionan la regla general de que la aproximación se puede usar si np≥5np≥5np\geq5 y n(1−p)≥5n(1−p)≥5n(1-p)\geq 5. Algunos libros sugierennp(1−p)≥5np(1−p)≥5np(1-p)\geq 5en lugar. La misma constante555 a...
Los siguientes injertos se toman de este artículo . Soy novato en bootstrap e intento implementar el bootstrapping paramétrico, semiparamétrico y no paramétrico para el modelo mixto lineal con R bootpaquete. Código R Aquí está mi
Estoy tratando de escribir un script R para simular la interpretación de experimentos repetidos de un intervalo de confianza del 95%. Descubrí que sobreestima la proporción de veces en que el verdadero valor poblacional de una proporción está contenido dentro del IC del 95% de la muestra. No es una...
Si son iid binomial negativo, entonces ¿cuál es la distribución de dada ( x 1 , x 2 , … , x n )x1,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 es fijo. Si son Poisson, entonces, condicional...
Supongamos que he hecho: ensayos independientes con una tasa de éxito desconocido p 1 y observado k 1 éxitos.norte1n1n_1pag1p1p_1k1k1k_1 ensayos independientes con una tasa de éxito desconocido p 2 y observado k 2 éxitos.norte2n2n_2pag2p2p_2k2k2k_2 Si, ahora pero aún desconocido, la...
Tengo un bloqueo intuitivo con esto. Para un problema binomial, la desviación estándar de un conteo es . Por el contrario, la desviación estándar de la proporción muestral disminuye al aumentar es . Puedo hacer la división por pero no sé por qué las desviaciones estándar se mueven en direcciones...
Tengo estos datos: set.seed(1) predictor <- rnorm(20) set.seed(1) counts <- c(sample(1:1000, 20)) df <- data.frame(counts, predictor) Corrí una regresión de Poisson poisson_counts <- glm(counts ~ predictor, data = df, family = "poisson") Y una regresión binomial...
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...
Tenía una tarea asignada para expresar la distribución binomial negativa como una familia exponencial de distribuciones dado que el parámetro de dispersión era una constante conocida. Esto fue bastante fácil, pero me preguntaba por qué requerirían que mantuviéramos fijo ese parámetro. Descubrí que...
Supongamos que ajusto una regresión binomial y obtengo las estimaciones puntuales y la matriz de varianza-covarianza de los coeficientes de regresión. Eso me permitirá obtener un IC para la proporción esperada de éxitos en un experimento futuro, , pero necesito un IC para la proporción observada....