s******s
发帖数: 13035 | 1 我说的不是chi-square.
你原来的理解是做了两个实验，一个是a组，结果是80%；
另一个是B组，结果是40%, 相当于两个normal在比较，当然
没有repeat, 没有error bar.
但是同样的实验也可以这样理解。a组一共m只老鼠，每只老鼠
相当于一次扔硬币的实验，结果是0或者1，也就是m个binormial
的实验，同样也有n个b组的实验。那就有repeat和error bar了。
m个binormial计算上用normal来近似，google binormial to
normal approximation，就是我给出来的error bar.
有paper这样用的，比如这个http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2733793
/table/T1/
squre |
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w********2
发帖数: 632 | 2 你忘了一点，crispr cas9不是自然突变，是定向有计划的突变，有的危害性比自然突
变更小，有的更大，跟实验设计有关。用现有的进化理论和算法也不能有效的预期，因
为前提被打破了：不是正态分布或binormial分布了。
-8 |
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n***y
发帖数: 2730 | 3 13: last night I did not have time to go to detail. Here are some quick
thoughts on this problem for after work entertaining.
1-----
This is very close to negative binormial distribution (see http://en.wikipedia.org/wiki/Negative_binomial_distribution). According to wiki, let r be number of failure (use wiki term, which means accept invitation here), then the mode for nbd should be at floor(pr/(1-p)). (p is probability of sucess, same as in wiki)
Now noticing
p(NB(r, p) = k) = p (r-1 failures in... 阅读全帖 |
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n***y
发帖数: 2730 | 4 13: last night I did not have time to go to detail. Here are some quick
thoughts on this problem for after work entertaining.
1-----
This is very close to negative binormial distribution (see http://en.wikipedia.org/wiki/Negative_binomial_distribution). According to wiki, let r be number of failure (use wiki term, which means accept invitation here), then the mode for nbd should be at floor(pr/(1-p)). (p is probability of sucess, same as in wiki)
Now noticing
p(NB(r, p) = k) = p (r-1 failures in... 阅读全帖 |
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w*****5
发帖数: 515 | 5 补充面筋攒rp..是统计方面的
1面： 1) 如何在linkedin上预测一个人要离开公司，2)做一个试验，结果是binary
response,如何能够很快的test hypothesis，以便于尽快结束这个试验? (binary
response test hypothesis, 注意不要用wald test因为没有large sample,要用exact
test,或者直接用binormial dist来test, 注意这样的test比较conservetive)
2面: 1) sql问题，inner join和left join区别， 2）问你的project,如果时间可以重
来，你如何改进， 3) 如何让linkedin上一些passive user变得active（这个问题我没
回答好）
结果：2面悲剧 |
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k****f
发帖数: 3794 | 6 1-3的大
Xi=1是第i个球进入第一个桶的事件, Xi=0是进入第二桶
P(Xi=1)=1/2
\sum Xi是个binormial distribution
P(\sum Xi=1 OR \sum Xi=3)是1-3分步的样子。
=2*C(4,1)*(1/2)^4=1/2
P(\sum Xi=2)是2-2分布
=C(4,2)*(1/2)^4
=6/16=3/8
结论是1-3的大。（其实还有0-4这种情况的，概率是1/8)
如果只有两个球
P(\sum Xi=0 or \sum Xi=2)=2*(1/2)^2=1/2
两种分布可能性一样的。
大？
是2 |
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t*******t
发帖数: 105 | 9 未知数x是binormial distribution的cumulative distribution function的变量， 想
知道cdf = 0.001的x的值，所以需要求解这样一个方程
SIGMA(C(x,n)p^n(1-p)^x-n) = 0.001 n是一个常数，x=1,2,3...N,N也是一个常数。
不知道这种方程能否求解。。我后来只好产生所有的x的值，然后手工找cdf 《= 0.001
的临界点。 |
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a*s
发帖数: 425 | 10 第一题，应该用binormial distribution算吧
设定其中一个盒子是a，
拿8次，5次从a盒拿
these
some
companies |
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B*Z
发帖数: 7062 | 11 所有的分布，只要样本量够大，它的平均值都是正太分布。所以具体binormial分布的参
数是不重要的。样本量的问题iihs有信心就行了。那些碰撞试验也是他们设计的。至于
你说的例子，说明射箭的没有像左边或者右边偏的倾向。但是样本小，不知道是否真的
够准。这个没有任何问题。
了. |
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