Situación: Digamos que tengo un proceso de Poisson, como la desintegración radiactiva, que produce partículas R por segundo. Mido con un detector. Hay una probabilidad P de que el detector detecte una partícula. Cosas que creo que sé: El tiempo entre llegadas de la emisión de partículas se...
Algunos de ustedes podrían haber leído este bonito artículo: O'Hara RB, Kotze DJ (2010) No log-transforma los datos de recuento. Methods in Ecology and Evolution 1: 118–122. Klick . Actualmente estoy comparando modelos binomiales negativos con modelos gaussianos en datos transformados. A...
En primer lugar, me gustaría precisar que no soy un experto en el tema. Suponga que tiene dos variables aleatorias e que son binomiales, respectivamente e observe aquí que es igual. Sé queXXXYYYX∼B(n1,p)X∼B(n1,p)X\sim B(n_1,p)Y∼B(n2,p),Y∼B(n2,p),Y\sim
Quiero ajustar un modelo lineal por R con family=binomial(link="identity"), sin embargo, la familia binomial no tiene un enlace de identidad. ¿Qué tengo que
Tengo una muestra de una distribución discreta como tal: Type: 0 1 2 3 4 5 Occurrences: 88 12 52 43 21 5 Mi tarea es probar si una Distribución binomial (n = 5, p) se ajusta o no a estos datos. Entiendo que estoy destinado a usar la prueba de hipótesis, y que la prueba de chi-cuadrado es un...
Supongamos que sé cómo generar variables aleatorias binomiales independientes. ¿Cómo puedo generar dos variables aleatorias?XXX y YYY tal que X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X\sim \text{Bin}(8,\dfrac{2}{3}),\quad Y\sim...
Imagine una elección en la que personas hacen una elección binaria: votan a favor o en contra. El resultado es que personas votan por A, por lo que el resultado de A es p = m / n .nnnmmmp=m/np=m/np=m/n Si quiero modelar estas elecciones, puedo suponer que cada persona vota por A independientemente...
¿Cómo puedo calcular la varianza de p derivada de una distribución binomial? Digamos que lanzo monedas y obtengo k cabezas. Puedo estimar p como k / n, pero ¿cómo puedo calcular la varianza en esa estimación? Estoy interesado en esto para poder controlar la varianza en mis estimaciones de relación...
Primero déjame darte algunos antecedentes; Resumiré mis preguntas al final. La distribución Beta, parametrizada por su media yμμ\muϕϕ\phi, tiene Var( Y) = V( μ ) / ( ϕ + 1 )Var(Y)=V(μ)/ /(ϕ+1)\operatorname{Var}(Y) = \operatorname{V}(\mu)/(\phi+1), donde es la función de variación.V( μ ) = μ ( 1...
Considere la siguiente regresión binomial: # Create some data set.seed(10) n <- 500 x <- runif(n,0,100) y <- x + rnorm(n,sd=100) < 0 # Fit a binomial regression model model <- glm(y ~ x, family="binomial") summary(model) La summaryfunción devuelve un valor p de 1.03e-05. Cuando...
Una empresa de electrónica produce dispositivos que funcionan correctamente el 95% del tiempo. Los nuevos dispositivos se envían en cajas de 400. La compañía quiere garantizar que funcionen k o más dispositivos por caja. ¿Cuál es la k más grande para que al menos el 95% de las cajas cumplan con la...
Estoy tirando un dado justo. ¿Cuál es la distribución de probabilidad del número de tiradas hasta que primero acumulo: 1) Cinco unidades 2) 20 ocurrencias de caras que no son una? Estoy feliz de compartir la aplicación real si eso
Supongamos que tenemos un modelo de regresión logística: P(y=1|x)log(p1−p)=p=βxP(y=1|x)=plog(p1−p)=βx\begin{align} P(y=1\vert\mathbf{x}) &= p \\ \log\left(\frac{p}{1-p}\right) &= \boldsymbol{\beta}\mathbf{x} \end{align} Dada una muestra aleatoria de tamaño N , podemos calcular intervalos de...