二项分布:如何计算Alpha，使概率被置信区间覆盖？
二项分布是概率论中的一种离散概率分布，描述了在一系列独立的是/非试验中成功次数的概率分布。在二项分布中，我们可以使用置信区间来估计成功次数的范围。
要计算Alpha值，使概率被置信区间覆盖，我们需要以下步骤：
- 确定置信水平：首先，我们需要确定所需的置信水平，通常以百分比表示。常见的置信水平包括95%和99%。
- 确定样本大小和成功次数：根据实际情况，确定样本的大小和成功次数。样本大小表示进行试验的总次数，成功次数表示在这些试验中成功的次数。
- 计算置信区间：使用统计学方法，根据置信水平、样本大小和成功次数计算置信区间。置信区间是一个范围，表示成功次数的估计范围。
- 选择合适的Alpha值：根据计算得到的置信区间，选择一个合适的Alpha值，使得概率被置信区间覆盖。Alpha值是置信区间的边界值，用于确定成功次数的上限或下限。
需要注意的是，Alpha值的选择应该考虑到置信水平和实际需求。较高的置信水平会导致较宽的置信区间，而较低的置信水平会导致较窄的置信区间。
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使用枕的意外置信区间
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我用枕计算了95%的置信区间，结果与我预期的不同。s_obs = numpy.sqrt((p_obs * (1 - p_obs)) / n_obs)
如果用这些参数的正态近似，置信区间应该是Declare
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稳健独立T检验
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这是我第一次问问题，所以我为任何格式问题或任何使这个问题难以回答的问题道歉。请让我知道我需要添加什么才能回答问题。 我正在尝试比较两个不相等的组大小之间的差异(一个~ 97，另一个~ 714)。= 0
95 percent confidence interval:
NA NA NA在我也尝试过的其他变量上的回报，或者在某些情况下，置信区间将为
浏览 37提问于2020-04-14得票数 3
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来自
zipf.pmf(k，a) = 1/(zeta(a) * k**a)为k >= 1。上面的概率质量函数是以“标准化”形式定义的。此外，在scipy.stats.zipf.interval中有一个alpha参数。
包含分发部分alpha %的范围的端点。alpha 参数是什么意思？是“置信区间”吗？
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或者，解决方案是问题的负二项分布<
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精确召回曲线置信区间的生成
、、、、
然而，我也试图为数据生成95%的置信区间，这是我很难找到的。是否有人知道一个好的库，或能帮助我找到代码，以计算一个95%的置信区间为AUPRC？
谢谢任何能帮忙的人！
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我使用GluonTs每月预测，并需要计算上和下置信区间。GluonTs有plot()函数，它使我们能够使用预测类绘制它，但是我想使用我自己的绘图函数，它需要置信区间。使用GluonTs预测类的给出了一个置信区间，但它是一个单一值。我们如何用它来获取yhat_upper和yhat_lower ?它返回上、下置信区间。进口scipy.stats作为标准
scale=st.sem(pred)) st.t.interval(alpha=0.95，df=len(
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你必须采用这个递归算法，找到在n次试验中恰好获得k次成功的概率，其中p是一个事件的成功概率。给出的算法基于递归二项分布公式。return 0.0;}
本练习的目标是通过将计算值保存在数组中来提高此算法的速度我已经通过使用另一种获得二项分布p(x) = nCr * p^k * (1 - p)^(n - k)的方法使该算法更快，该方法使用迭
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}
其中Exa
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我一直在编写代码来测试另一种计算二项式概率质量函数的方法。二项分布的随机变量是N个硬币中的头部数，硬币的概率为p。算法非常简单，我们循环N个硬币抛出并更新k个成功的概率如下：因为我们知道pmf[k] = 0 for k > n (该算法工作良好，精度高，避免了计算二项分布时的一些常见缺陷。从那以后，我一直在努力弄清楚如何使我的c++版本更快--
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# H
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必须首先估计累积危险函数，在这里可以找到一个计算公式的例子：。newdata1 = data.frame(x1=0,x2=3,x3=5我得到以下输出： 50 14462 3216 0.835 0.822
它给出了每个病人的生存<em
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我不明白伯努利随机数发生器是如何计算的，并希望得到一些解释。例如：[1 0 0]P=发生概率如何确定"0“或"1”的生成数字/结果
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我的意思是创建一个D(c_2)=m，其中c_1 \neq c_2x\bmod p = x\cdot b^k\cdot (b^k)^{-1}但x\cdot b^k =y_2和
(b^k)^{-1} = (\alpha^{k\cdot a})^{-1}和(y_1^\alpha)^{-1}=(\alpha^{k\cdot a})^{-1}。所以我们得到了x \bmod p =(y_2)(y_1^\
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我已经创建了一个基于似然函数和模拟的概率模拟，所有这些都可以用下面的代码复制。valuez <- par[1] + par[2] * x}
res100 <- my.probit(dat100$y,dat100$x)下面的函数将基于非参数bootstrap方法计算置信区间<em
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