Câu hỏi được gắn thẻ «binomial»

Phân phối nhị thức cho tần số "thành công" trong một số "thử nghiệm" độc lập cố định. Sử dụng thẻ này cho các câu hỏi về dữ liệu có thể được phân phối nhị thức hoặc cho các câu hỏi về lý thuyết phân phối này.

4
Độ chính xác của máy tăng cường độ dốc giảm khi số lần lặp tăng
Tôi đang thử nghiệm thuật toán máy tăng cường độ dốc thông qua caretgói trong R. Sử dụng một bộ dữ liệu tuyển sinh đại học nhỏ, tôi đã chạy đoạn mã sau: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 
1
Trực giác đằng sau các mẫu trao đổi theo giả thuyết null là gì?
Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
7
Trực giác hiểu tại sao phân phối Poisson là trường hợp giới hạn của phân phối nhị thức
Trong "Phân tích dữ liệu" của DS Sivia, có một dẫn xuất của phân phối Poisson, từ phân phối nhị thức. Họ cho rằng sự phân bố Poisson là trường hợp hạn chế của phân phối nhị thức khi M→∞M→∞M\rightarrow\infty , nơi MMM là số các phép thử. Câu 1: …
2
Quá mức trong hồi quy logistic
Tôi đang cố gắng nắm bắt khái niệm về sự quá mức trong hồi quy logistic. Tôi đã đọc rằng sự quá mức là khi quan sát được phương sai của biến phản ứng lớn hơn mong đợi từ phân phối nhị thức. Nhưng nếu một biến nhị thức chỉ …
2
Tôi không hiểu phương sai của nhị thức
Tôi cảm thấy thật ngớ ngẩn khi hỏi một câu hỏi cơ bản như vậy nhưng rồi đây: Nếu tôi có một biến ngẫu nhiên XXX có thể lấy các giá trị 000 và 111 , với P(X=1)=pP(X=1)=pP(X=1) = p vàP(X=0)=1−pP(X=0)=1−pP(X=0) = 1-p , thì nếu tôi rút ra mẫu …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.