Tengo una máquina prototipo que produce piezas. En una primera prueba, la máquina produce partes y un clasificador binario me dice que partes son defectuosas ( d_1 <N_1 , generalmente d_1 / N_1 <0.01 y N_1 \ approx10 ^ 4 ) y las partes N_1-d_1 son buenas.d 1 d 1 < N 1 d 1 / N 1 < 0.01...
El error estándar de una proporción será el más grande que pueda ser para un N dado cuando la proporción en cuestión es 0.5, y se vuelve más pequeña cuanto más lejos sea la proporción de 0.5. Puedo ver por qué esto es así cuando miro la ecuación para el error estándar de una proporción, pero no...
Espero que alguien pueda ayudar con lo que creo que es una pregunta relativamente simple, y creo que sé la respuesta, pero sin confirmación se ha convertido en algo de lo que no puedo estar seguro. Tengo algunos datos de conteo como una variable de respuesta y quiero medir cómo cambia esa...
Estoy tratando de ayudar a un científico a diseñar un estudio para la aparición de microbios de salmonella. Le gustaría comparar una formulación antimicrobiana experimental contra un cloro (lejía) en granjas avícolas. Debido a que las tasas de fondo de salmonella difieren con el tiempo, él planea...
Digamos que quiero saber qué tamaño de muestra necesito para un experimento en el que estoy tratando de determinar si la diferencia en dos proporciones de éxito es estadísticamente significativa o no. Aquí está mi proceso actual: Mire los datos históricos para establecer predicciones de...
Estoy tratando de entender la diferencia entre prueba de la hipótesis nula (es decir, prueba de que la probabilidad de un "objetivo" es la misma en 2 poblaciones diferentes, similar a la prueba de prop. en R) Una prueba A / B utilizando una fórmula bayesiana como la que se describe aquí:...
Varias publicaciones ( aquí y aquí ) sugieren que la regresión beta es más apropiada cuando la variable dependiente está naturalmente limitada entre 0 y 1. Mi pregunta es, dejando a un lado la adecuación, ¿es técnicamente incorrecto ajustar una regresión logística a una variable de respuesta...
La prueba z para comparar dos proporciones es z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)√z=p^1−p^2Var(p^1−p^2)\newcommand{\p}{\hat{p}}\newcommand{\v}{\mathrm{Var}} z=\frac{\p_1-\p_2}{\sqrt{\v(\p_1-\p_2)}} . Por lo general, se define