Questions marquées «proportion»

J'espère que quelqu'un peut aider avec ce que je pense être une question relativement simple, et je pense que je connais la réponse, mais sans confirmation, c'est devenu quelque chose dont je ne peux tout simplement pas être certain. J'ai des données de comptage comme variable de réponse et je …

11 r  binomial  proportion  glmm  lme4-nlme 

Quelqu'un peut-il me dire quel est le nom de ce type de diagramme (le cas échéant)? Quelqu'un peut-il également suggérer des outils, aussi simples soient-ils, pour tracer un tel diagramme?

10 categorical-data  proportion 

Dans un cadre binomial, la variable aléatoire, X, qui donne le nombre de succès est distribuée binomialement. La proportion d'échantillon peut alors être calculée comme où est la taille de votre échantillon. Mon manuel déclare queXnXn\frac{X}{n}nnn Cette proportion n'a pas de distribution binomiale cependant, comme est simplement une version à …

10 distributions  binomial  proportion  sample 

Un module en ligne que j'étudie indique qu'il ne faut jamais utiliser la corrélation de Pearson avec les données de proportion. Pourquoi pas? Ou, si c'est parfois OK ou toujours OK, pourquoi?

10 correlation  proportion  compositional-data 

J'essaie d'apprendre quelques statistiques en utilisant le livre, Biometry by Sokal and Rohlf (3e). Il s'agit d'un exercice du 5ème chapitre qui couvre la probabilité, la distribution binomiale et la distribution de Poisson. Je me rends compte qu'il existe une formule pour produire une réponse à cette question: Cependant, cette …

10 self-study  binomial  proportion  power-analysis  type-i-and-ii-errors 

J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

J'ai un prototype de machine qui produit des pièces. Dans un premier test, la machine produit pièces et un classificateur binaire me dit que pièces sont défectueuses ( , généralement et ) et que les pièces sont bonnes.N1N1N_1d 1 < N 1 d 1 / N 1 < 0,01 N …

10 hypothesis-testing  statistical-significance  classification  proportion 

L'erreur standard d'une proportion sera la plus grande qu'elle puisse être pour un N donné lorsque la proportion en question est de 0,5, et elle diminue plus la proportion est de 0,5. Je peux voir pourquoi il en est ainsi lorsque je regarde l'équation de l'erreur-type d'une proportion, mais je …

10 standard-error  proportion  intuition 

J'essaie d'aider un scientifique à concevoir une étude sur la présence de microbes de salmonelles. Il aimerait comparer une formulation antimicrobienne expérimentale avec un chlore (eau de javel) dans les élevages de volailles. Étant donné que les taux de fond des salmonelles varient au fil du temps, il prévoit de …

9 sample-size  repeated-measures  proportion 

J'essaie de comprendre la différence entre tester l'hypothèse nulle (c.-à-d. tester que la probabilité d'un «objectif» est la même pour 2 populations différentes, similaire au test prop. dans R) un test A / B utilisant une formule bayésienne telle que décrite ici: http://www.evanmiller.org/bayesian-ab-testing.html Y a-t-il une différence? Est-ce préférable? Le …

8 hypothesis-testing  bayesian  proportion  ab-test 

Disons que je veux savoir de quelle taille d'échantillon j'ai besoin pour une expérience dans laquelle je cherche à déterminer si la différence entre deux proportions de succès est statistiquement significative. Voici mon processus actuel: Examinez les données historiques pour établir des prévisions de base. Supposons que par le passé, …

8 r  hypothesis-testing  statistical-significance  proportion 

Plusieurs articles ( ici et ici ) suggèrent que la régression bêta est plus appropriée lorsque la variable dépendante est naturellement limitée entre 0 et 1. Ma question est, en laissant de côté la pertinence, est-il techniquement incorrect d'adapter une régression logistique à une variable de réponse proportionnelle? R lancera …

8 regression  logistic  proportion 

Le test z pour comparer deux proportions est . Il est généralement défini quez=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)}} Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),Var(p^1−p^2)=p^(1−p^)(1/n1+1/n2),\v(\p_1-\p_2)=\p(1-\hat{p})(1/n_1+1/n_2), où p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.p^=n1p^1+n2p^2n1+n2.\p=\frac{n_1 \p_1+n_2 \p_2}{n_1+n_2}. Y a-t-il une référence écrite qui me légitime à la place d'utiliser la variance non regroupée, c'est-à-dire V a r (p^1-p^2) =p^1( 1 -p^1)n1+p^2( 1 -p^2)n2?Vuner(p^1-p^2)=p^1(1-p^1)n1+p^2(1-p^2)n2?\v(\p_1-\p_2)=\frac{\p_1(1-\p_1)}{n_1}+\frac{\p_2(1-\p_2)}{n_2}?

8 variance  proportion  hypothesis-testing