估计问题 二项分布 P

最新推荐文章于 2023-06-02 18:40:51 发布
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#概率论 #算法

该博客探讨了在分析网店四级品类品退率时，如何估计和处理样本量不同的情况。对于大样本，利用二项分布的正态近似和棣莫夫-拉普拉斯定理确定置信区间；小样本则采用威尔逊置信区间，保证估计的稳健性。文章提供了95%置信区间的计算公式，并建议在小样本数据中使用t检验提高准确性。参考文献包括关于排名算法和二项比例置信区间的讨论。

场景：分析不同网店四级品类的品退率，从而定位到有问题的供应商

问题：
【1】样本量多大时目前的品退率可以直接用于估计
【2】样本量较小的时候怎么怎么对数据进行处理

流程图

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redmoon07
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二项分布的极大似然估计
一个搬运知识的笨小孩
02-28 1万+
二项分布的极大似然估计 笔记来源：Maximum Likelihood for the Binomial Distribution, Clearly Explained!!! P(x∣n,p) P(x|n,p) P(x∣n,p) 计算二项分布的极大似然估计 L(p∣n,x) L(p|n,x) L(p∣n,x)
【Statistics-5】——正态分布与二项分布的逼近
zeiyousao的博客
03-31 7723
在前文中，实际上我们不仅仅在考虑，抽样分布的置信区间与假设检验方法；实际上，我们面对的是一种特殊的分布。当然，我们都学过概率论，所以我们也知道，这其实就是中心极限定理——特别的，这里是二项分布逼近正态分布的情况，然后我们对它采取标准化操作，变为标准正态分布。以下我们还是从直观的、统计的角度来看待、感受标准正态分布，而不是像概率论教材里那样严谨的从数学上证明。 8.标准正态分布 9.近似条件 实际上， ...
二项分布近似正态分布
weixin_50348308的博客
05-11 1万+
假设检验中的比例检验本质，就是源于二项分布近似正态分布进行的！！！ 其中涉及了伯努利分布→二项分布→正态分布
德莫弗-拉普拉斯定理
javasalatu
03-27 1546
设在独立试验重复序列中，事件A在各次试验中发生的概率为p(0<p<1),随机变量ηn表示事件A在n次试验中发生的次数，则有.其中z为任意实数，q=1-p. 证：设随机变量ξi表示事件A在第i次试验中发生的次数(i=1,2,…,n,…)，则ξi服从“0-1”分布，<!--[if gte mso 9]><xml> <o:OLEObject Type="Em...
推荐系统中的最小样本量和参数估计
蚂蚁搬家
02-05 7551
点估计和区间估计 假设数据总体数量是N，总体均值u，总体标准差σ，样本大小是n，样本均值u’，样本标准差σ’，样本中符合条件A的占比(比如推荐系统中点击占比)：p’ 点估计 从总体中抽取一个样本(batchsize=n)，得到样本均值u’，样本标准差σ‘，（推荐系统中)样本点击率ctr等，这些样本参数都是对总体的一个点估计。 标注误差SE 抽取n个样本，分别计算其均值u’1，u’2，… 这些值的...
二项分布的近似检测
sanqima的专栏
01-12 3672
例1，为了节约能源，某地区政府鼓励人们拼车出行，采取的措施是在指定的某些高速公路上，载有2人以上的车辆减收道路通行费。为了评价该项措施的效果，随机抽取了未减收路费路段的车辆2000辆，和减收路费路段的车辆1500辆，发现分别有652辆和576辆是两人以上的，这些数据能否说明该措施能提高合乘汽车的比率？       分析：       该案例可以采用二项分布的近似检验方法，设检验
【得物技术】如何测试概率性事件 - 二项分布置信区间
SmartCodeTech的博客
12-25 9097
前言  日常开发测试可能会遇到这样一种情况，有一个接口或方法概率触发，那么需要多少次抽样，落在一个什么区间内，才能断定是否按照设定概率进行呢？  本文将以二项分布作为研究手段，分两种情况求解此类问题的置信区间范围，并结合实际案例进行分析。  背景  某一天，测试同学在验证一个接口时遇到了一个问题。 该接口设定为50%概率触发，测试同学写了自动化脚本进行多次调用。 但是问题来了，他并不知道应该调用多少次，然后落在一个什么区间内才算测试通过。 极大的扩大样本容量，然后给一个模糊..
精选资源
计算二项总体检验的P值_二项分布检验的P值_
10-01
在二项分布检验中，P值用来衡量观察到的数据与理论预测之间的差异程度。如果P值较小（通常小于0.05），则我们有理由认为实验结果不是由随机变异引起的，而是由某种实际效应导致的。 在R语言中，计算二项分布检验的P...
matlab 最大似然估计二项式分布,最大似然法估计二项式分布参数
weixin_31569671的博客
03-26 1487
原标题：最大似然法估计二项式分布参数前面我们学习了解了最大似然法求解正态分布参数，求解指数分布参数。今天我们再来看看最大似然法如何求解二项式分布参数。1.二项式分布与似然值估计公式二项分布基本公式求发生某件事情的概率： 如在人们对两种口味饮料无偏好时，即人们喜欢香橙口味的概率p=0.5，喜欢葡萄口味的概率p=0.5，那么7个人中4个人喜欢香橙口味的概率为0.273。计算公式如下： 似然值公式求某件...
负二项分布中未知参数p的一个区间估计 (2009年)
04-28
总结而言，本文对负二项分布在小样本试验下未知参数p的区间估计进行了深入的研究，提出了一种新的基于最大试验次数的参数估计方法，为负二项分布的参数估计提供了新的思路，并通过实例验证了该方法的有效性和实用性...
概率论中的近似计算 二项分布 正态分布 中心极限定理
11-05
概率论中有很多的近似计算让学生感到很困惑，不知道什么时候该用，省么时候不该用
分类变量分析中的参数p置信区间估计需要注意的点
littlei416的博客
03-15 2228
1.此类问题一般看做二项分布的随机变量 2.对于p的点估计一般做极大似然估计值即样本的频率p_hat 3.WALD统计量：对于p的区间估计当样本量很大时可以将X看做正态分布，由于样本均值的数学期望等于总体均值，方差等于sqrt(sigma^2/n)，sigma^2 = p*(1-p)用样本频率p_hat代替母体参数p得到的区间估计当样本量较小时在p比较小的时候（实验过n=100时置信区间的宽度
机器学习|二项分布（贝努里概型、二项分布的泊松近似，正态近似）|10mins入门|概统学习笔记（五）
用途：中英文学习笔记，如有侵权，可评论留言，及时清理；学历：NUS计算机硕士；SYSU地球物理学士
03-28 3209
二项分布 1.贝努里概型 定义：n次独立重复试验称作n重贝努里试验，每次试验成功的概率都是p，失败的概率都是q=1-p 内容： 用X表示n重贝努里试验中事件A（成功）出现的次数，则 P(X=k)=Cnkpk(1−p)n−k,k=0,1,...,n P(X=k)=C_n^kp^k(1-p)^{n-k},k=0,1,...,n P(X=k)=Cnk​pk(1−p)n−k,k=0,1,...,n...
二项分布近似成泊松分布、正态分布
天天向上的专栏
07-12 1万+
二项分布可以在一定条件下近似为泊松分布、正态分布。
统计学基础（三）—数据的概率分布与差异检验方法
weixin_44027006的博客
03-10 1万+
四种数： 平均值：看某一组数据的平均情况（注：平均数对异常值的敏感程度太低，其结果往往很有争议） 四分位数：用来比较不同类别数据的整体情况；通过箱线图可以用来检验出异常值 标准差：用来衡量数据的波动大小 标准分：用来描述某数值的相对排名，用不同数据集间的比较。 二项分布： 特点：一件事情只有两种结果（发生或不发生；正面或反面）；每一次发生的概率是相等的；重复进行n次实验。 概率计算公式：p为...
统计推断—参数估计—点估计、区间估计、t分布、Z分布
huangguohui_123的博客
12-23 1万+
统计推断包括参数估计和假设检验。参数估计就是用样本指标（统计量）来估计总体指标（参数）。 一、参数估计基础-Z分布 在统计应用中，可以把任何一个均数为，标准差为的正态分布转变为,的标准正态分布，即将正态变量值用来代替，由于服从正态分布，故服从标准正态分布，其中表示总体的标准差。 特点：总体的标准差是一定的。 二、参数估计基础-t分布 实际资料的分析中，由于往往未知，故标准化转换演变...
【概率与统计】二项分布
mjiansun的专栏
06-02 1万+
A出现称为成功，不出现称为失败，这类试验就称为成-败型实验。指定性资料中的二项分类实验。
【读书笔记-＞统计学】09-02 将正态分布运用到其他概率分布-用正态分布近似代替二项分布、泊松分布概念简介
小明2766的博客
05-01 9191
用正态分布近似代替二项分布 假设一个情境：有40道题，每一道你都不知道答案，答对概率为1/4。求答对30题及以上的概率。 这个是典型的二项分布，具体介绍见：【读书笔记-＞统计学】07-02 离散型概率分布-二项分布概念简介。我们需要求P(X>=30)，即我们必须将P(X=30)直至P(X=40)的概率算出来，再加总。**要算出11个概率在求和，这得多麻烦呀！**不过正态分布可以代替二项分布。 因为正态分布要用到，我们求出二项分布的期望和方差，分别是np和npq，则分别为40*0.25=10和40*0.
置信区间、P值那点事
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古月哲亭
04-30 1万+
  在假设检验中，我们常常看到跟P值形影不离的一对区间值， 就是大名鼎鼎的置信区间了。 这置信区间和P值是怎么得来的，我想大多数盆友都不会有什么直观的概念，只会注意P值是否小于0.05或者0.01(根据显著性水平确定)。  为了给大伙说清楚置信区间和P值的梗，小编以比较常见的两独立样本t检验为例进行分析。样本数据如下：  使用SPSS进行t检验后结果如下：  在检验结果中， 可以容易找到置信区间和...
求二项分布n和p的矩估计量
05-31
由于二项分布的期望为 $np$，方差为 $np(1-p)$，因此可以得到： $$ \begin{aligned} E(X) &= np \\ Var(X) &= np(1-p) \end{aligned} $$ 对于 $p$ 的矩估计量，我们可以利用样本均值 $\bar{X}$ 代替期望 $E(X)$，...
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