s*****V
发帖数: 21731 | 1 http://sbseminar.wordpress.com/2013/05/30/i-just-cant-resist-th
TAO的算功还是刚刚的
Actually, it looks like there is considerable room to improve the
estimation of the quantity \Sigma_2, which is currently being controlled in
terms of the very large quantity \delta_2 (which remains rather large even
after the improved estimate given previously), which may lead to a
significant improvement to k_0 even without attempting either of (a) and (b)
above. I’ll try to write up some details soon.
27. Terence ... 阅读全帖 |
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a***s
发帖数: 616 | 2 我觉得可以看成一个conditional probability的问题。
假设黑球的个数为X，然后根据3黑2白算出X的分布。用A代表事件3黑2白, 则有P(A|X)
= \binom{X}{3} * \binom{10-X{2} / \binom{10}{5}
X=1, impossible
X=2, impossible
X=3, P(A | X=3) = 0.0833
X=3, P(A | X=4) = 0.2381
X=3, P(A | X=5) = 0.3968
X=3, P(A | X=6) = 0.4762
X=3, P(A | X=7) = 0.4167
X=3, P(A | X=8) = 0.2222
X=9, impossible
X=10,impossible
Then
P(X=1）= 0
P(X=2）= 0
P(X=3) = 0.0833 / (0.0833+0.2381+0.3968+0.4762+0.4167+0.2222) = 0.0455
P(X=4) = 0.2381 / (0.0833+0.2381+0.3968+0 |
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g**a
发帖数: 2129 | 3 X follow Binom(85,0.25). so, P(x>=51)=...... Binom(85,0.25) is approximated
to Normal(85/4,85*3/16) which leads to the calculation in the answer sheet.
It is not friendly to ask student calculate that prob by hand. |
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D***0
发帖数: 5214 | 4 既然在另一个楼里浪费时间码了一堆字，就留个帖大家看着也方便。计算方法遵循
laoselang的帖子，lsl问题指数=#complaints/#sales*100。 complaints数字来源于
carcomplaints对于每个车型的报告（nhtsa和carcomplaints网站提交问题的汇总），
销售数字来自goodcarbadcars的统计。虽然不能严格说当年卖的就是当年的款，不过粗
略看看还是可以的。
laoselang的帖子是关于2017的。但是今年还没过去，很多新车的问题还远没暴露出来
。所以这里开个2016的。
http://www.mitbbs.com/article_t/Automobile/35735435.html
下表是具体10辆车的总体lsl指数排名(数字从高到低）。包括了Rogue, Forester,
Escape, Rav4, CRV, Equinox, Tiguan, CX-5, Cherokee和Journey. 这10辆车除了
Tiguan其他的2016销售量都在10万以上。其余的有空慢慢加。另外binom test的结果
也一并附上，括号里面为... 阅读全帖 |
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o******e
发帖数: 1001 | 5 第一题把颜色分2中，红，非红，这样就是binomal distribution,均值是x1/n
of
" |
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s*****v
发帖数: 360 | 6 Baozi!!!!
1000 samples are usually enough if the error rate is between 0.1% and 1%.
To test your hypothesis, just run the following command in R.
binom.test(num_error, total_samples) |
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W******r
发帖数: 789 | 7 来自主题: ChineseMed版 - 统计的学问 在微观层次上，一种化学药品进入人体后会发生什么化学反应和带来什么生理变化，没
有人能彻底研究清楚。因此，检验药品的安全性和有效性基本上是用统计的方法。中医
之所以不被主流承认，其中很重要的一个原因也是因为中医缺乏统计分析。那么用统计
方法得出的结论有多可靠呢？我们一起来探讨一下。
(1) H0 VS. H1
在假设检验中，零假设H0是处于被保护的位置的，需要很强的证据才能把它推翻。药品
的安全性通常就是对应于两个组没有显著差别的零假设，处于受保护的位置。有一点经
常被人忽略，那就是如果p-value大于阈值，这个时候的结论应该是没有结论，也就是
既不能得出H0不成立的结论，也不能得出H0成立的结论。事实上，如果p-value是0.1左
右，common sense还是应该倾向于认为H0是不成立的，只是没有明显到可以推翻H0的程
度。
举个例子。一个赌场的庄家邀请你和他玩一个游戏。规则很简单：抛硬币。如果硬币正
面朝上，他给你10块钱；如果硬币反面朝上，你给他10块钱。庄家claim说硬币是均匀
的，正面朝上和反面朝上的概率都是0.5。你是一个精明的人。你决定先在旁边观察一
下别人玩的情... 阅读全帖 |
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r******n
发帖数: 351 | 8 如果没有其他因素干扰的话，比如堕胎等。比例不变。
每次生育的性别可以看作独立时间，这个事件的概率决定了男女的比例。
只要没有外界因素干扰这个概率（比如堕胎），它是不变的。
假设 P(生男孩)=p
一段时间内，假设全国生育事件发生了N次，那么男孩的期望值是NP (binomal
distribution), 女孩N(1-p), 男女的比例是p:(1-p)
总之虽然有了决策和控制，但是这个控制并没有影响系统的状态变量p.
所以对比例没有任何影响。
如果是堕胎的话，对p会有影响，男女比例会变化。
这 |
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j******d
发帖数: 70 | 9 偶不是学数学的,在看 a course in error correcting codes, p6 的Varchamov-Gilbert
bound 的证明实在是不理解.
there exists a binary linear code of length $n$, with at most $m$ linearly
independent parity checks and minimum distance at least $d$, if
\sum_{k=0}^{d-2}\binom{n-1}{k}<2^m
证明:建立一个 m*n 矩阵,其中任意 n-1 列 independent.第一列可以是任意非0的m位二
进制向量.now suppose we have chosen $i$ columns so that no $d-1$ are linearly
dependent. there are
c(i,1)+c(i,2)+...+c(i,d-2) lieaner combinations of these columns taken $d-2$
or fewer at a t |
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p********0
发帖数: 186 | 10 I am reading "Option Future and Derivatives" John Hull's book chapter 11
about
the no-arbitrage one -step binomal model,
Assume current price $20, future 22, 18 the call option for $21 is 0.633
I used the same formula but adjust the future price to be $24 and $20, the
call option for $21 is 0.443.
So the potential of high return on call option $3 vs $1 actually cost less? |
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H****y
发帖数: 19 | 11 You calculated P(A|X=i), not P(X=i|A), where i = 0, 2, ..., 10
Since P(X=i|A) = P(A|X=i) * P(X=i) / P(A), only if you assume P(X=i) are all
equal to each other, your answer is correct. At the end of the day, you
will need some prior of P(X=i). For instance, if the 10 balls are randomly
colored with 50% chance white and 50% chance black, then P(X=i) = Binom(i;n=
10,p=0.5).
) |
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m****e
发帖数: 255 | 12 binom, hyper and Poisson are discrete |
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c*****g
发帖数: 66 | 13 请教各位统计达人一个生物学研究中出现的问题：
有随机变量X ~ Poisson(lambda)
还有一个随机变量Y|X = k ~ Binom(k, p)。
现在可以估计p = Y/k，请问这个估计的variance是什么呢？
有个reasonable approximation就可以了，最好是upper bound。
谢谢！ |
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W******r
发帖数: 789 | 14 【 以下文字转载自 ChineseMed 讨论区 】
发信人: WtMaster (关仁隐士), 信区: ChineseMed
标 题: 统计的学问
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Oct 9 11:25:40 2012, 美东)
在微观层次上，一种化学药品进入人体后会发生什么化学反应和带来什么生理变化，没
有人能彻底研究清楚。因此，检验药品的安全性和有效性基本上是用统计的方法。中医
之所以不被主流承认，其中很重要的一个原因也是因为中医缺乏统计分析。那么用统计
方法得出的结论有多可靠呢？我们一起来探讨一下。
(1) H0 VS. H1
在假设检验中，零假设H0是处于被保护的位置的，需要很强的证据才能把它推翻。药品
的安全性通常就是对应于两个组没有显著差别的零假设，处于受保护的位置。有一点经
常被人忽略，那就是如果p-value大于阈值，这个时候的结论应该是没有结论，也就是
既不能得出H0不成立的结论，也不能得出H0成立的结论。事实上，如果p-value是0.1左
右，common sense还是应该倾向于认为H0是不成立的，只是没有明显到可以推翻H0的程
度。
举个例子。一... 阅读全帖 |
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W******r
发帖数: 789 | 15 【 以下文字转载自 ChineseMed 讨论区 】
发信人: WtMaster (关仁隐士), 信区: ChineseMed
标 题: 统计的学问
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Oct 9 11:25:40 2012, 美东)
在微观层次上，一种化学药品进入人体后会发生什么化学反应和带来什么生理变化，没
有人能彻底研究清楚。因此，检验药品的安全性和有效性基本上是用统计的方法。中医
之所以不被主流承认，其中很重要的一个原因也是因为中医缺乏统计分析。那么用统计
方法得出的结论有多可靠呢？我们一起来探讨一下。
(1) H0 VS. H1
在假设检验中，零假设H0是处于被保护的位置的，需要很强的证据才能把它推翻。药品
的安全性通常就是对应于两个组没有显著差别的零假设，处于受保护的位置。有一点经
常被人忽略，那就是如果p-value大于阈值，这个时候的结论应该是没有结论，也就是
既不能得出H0不成立的结论，也不能得出H0成立的结论。事实上，如果p-value是0.1左
右，common sense还是应该倾向于认为H0是不成立的，只是没有明显到可以推翻H0的程
度。
举个例子。一... 阅读全帖 |
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