Als «proportion» getaggte Fragen

Ein Anteil ist der Bruchteil einer Summe, die von einer bestimmten Art ist, entweder (i) als Zählung einer Art von Dingen aus einer Gesamtzählung oder (ii) als Bestandteil einer kontinuierlichen Variablen.

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Warum hat ein Stichprobenanteil nicht auch eine Binomialverteilung?
In einer Binomialeinstellung ist die Zufallsvariable X, die die Anzahl der Erfolge angibt, binomial verteilt. Der Stichprobenanteil kann dann als X berechnet werden wobeinIhre Stichprobengröße ist. Mein Lehrbuch besagt dasX.nXn\frac{X}{n}nnn Dieser Anteil hat keine Binomialverteilung jedoch seit ist einfach eine skalierte Version einer binomial verteilten ZufallsvariablenX, sollte sie nicht auch …
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
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Probengröße für Proportionen in wiederholten Messungen
Ich versuche einem Wissenschaftler zu helfen, eine Studie zum Auftreten von Salmonellenmikroben zu entwerfen. Er möchte eine experimentelle antimikrobielle Formulierung mit einem Chlor (Bleichmittel) in Geflügelfarmen vergleichen. Da sich die Hintergrundraten von Salmonellen im Laufe der Zeit unterscheiden, plant er, vor der Behandlung und nach der Behandlung% Geflügel mit Salmonellen …
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AB-Test vs. Test der Nullhypothese
Ich versuche den Unterschied zwischen zu verstehen Testen der Nullhypothese (dh Testen, dass die Wahrscheinlichkeit eines "Ziels" für 2 verschiedene Populationen gleich ist, ähnlich wie bei prop.test in R) ein A / B-Test unter Verwendung einer Bayes'schen Formel wie hier beschrieben: http://www.evanmiller.org/bayesian-ab-testing.html Ist da ein Unterschied? Ist man vorzuziehen? Das …
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R - power.prop.test, prop.test und ungleiche Stichprobengrößen in A / B-Tests
Angenommen, ich möchte wissen, welche Stichprobengröße ich für ein Experiment benötige, bei dem ich feststellen möchte, ob der Unterschied zwischen zwei Erfolgsanteilen statistisch signifikant ist oder nicht. Hier ist mein aktueller Prozess: Sehen Sie sich historische Daten an, um Basisvorhersagen zu erstellen. Angenommen, in der Vergangenheit führt das Ergreifen einer …
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Ist es technisch „gültig“, eine logistische Regression mit einer abhängigen Variablen anzupassen, die ein Anteil ist?
Mehrere Beiträge ( hier und hier ) legen nahe, dass die Beta-Regression besser geeignet ist, wenn die abhängige Variable natürlich zwischen 0 und 1 liegt. Meine Frage ist, ob es technisch falsch ist, eine logistische Regression an die proportionale Antwortvariable anzupassen, wenn man die Angemessenheit beiseite lässt. R gibt eine …
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Gibt es eine Referenz, die die Verwendung des nicht gepoolten Z-Tests zum Vergleich zweier Proportionen legitimiert?
Der Z-Test zum Vergleichen von zwei Proportionen lautet 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)}} . Normalerweise wird das definiert 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), wo 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}. Gibt es eine schriftliche Referenz, die mich legitimiert, stattdessen die nicht gepoolte Varianz zu verwenden? V a r ( p^1- p^2) = p^1( 1 - p^1)n1+ p^2( …
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Beta als Proportionsverteilung (oder als kontinuierliches Binomial)
Die Beta-Verteilung hängt damit zusammen, dass Binomial auch die Verteilung für Auftragsstatistiken ist . Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion der Binomialverteilung ist f(k)=(nk)pk(1−p)n−k(1)(1)f(k)=(nk)pk(1−p)n−k f(k) = {n \choose k} p^k (1-p) ^{n-k} \tag{1} Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Beta-Verteilung ist g(p)=1B(α,β)pα−1(1−p)β−1(2)(2)g(p)=1B(α,β)pα−1(1−p)β−1 g(p) = \frac{1}{\mathrm{B}(\alpha, \beta)} p^{\alpha-1} (1-p)^{\beta-1} \tag{2} wir können (nk)(nk)n \choose k in (1) umschreiben als …
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Warum führt die Kodierung der Behandlung zu einer Korrelation zwischen zufälliger Steigung und Schnittpunkt?
Betrachten Sie ein faktorielles Design innerhalb des Subjekts und innerhalb des Gegenstands, bei dem die experimentelle Behandlungsvariable zwei Ebenen (Bedingungen) aufweist. Sei m1das Maximalmodell und m2das No-Random-Correlations-Modell. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition + (1|subject) + (0 + condition|subject) + (1|item) + (0 + …
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