タグ付けされた質問 「discrete-data」

カウント可能なサンプルスペースがある分布から生成されたデータを指します。離散データタグは、名目(例:個人のサンプルにおける人種の分布)または序数(例:社会経済的ステータス)、または一連のイベントカウント(例:テキストのページのエラー数)。ただし、離散データは必ずしも整数である必要はありません。

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ベイズの定理を使用する場合の信頼区間
いくつかの条件付き確率と、95%の信頼区間を計算しています。私のケースの多くでは、(分割表からの)試行からのx成功の単純なカウントがあるnため、で提供さbinom.confint(x, n, method='exact')れてRいるような二項信頼区間を使用できます。 しかし、他の場合では、そのようなデータがないので、ベイズの定理を使用して、持っている情報から計算します。たとえば、イベントおよび与えられた場合:baaabbb P(a | b )= P(B |)⋅ P(a )P(b )P(a|b)=P(b|a)⋅P(a)P(b) P(a|b) = \frac{P(b|a) \cdot P(a)}{P(b)} \ textrm {binom.confint}(\#\ left(b \ cap {} a)、\#(a)\ right)を使用してP(b | a)の周りの95%信頼区間を計算でき、比率P(a)/ P(b)を周波数比\#(a)/ \#(b)として。この情報を使用してP(a | b)の周囲の信頼区間を導出することは可能ですか?P(b | a )P(b|a)P(b|a)binom.confint(#(B ∩a )、#(a ))binom.confint(#(b∩a),#(a))\textrm{binom.confint}(\#\left(b\cap{}a),\#(a)\right)P(a )/ P(b )P(a)/P(b)P(a)/P(b)#(a )/#(b )#(a)/#(b)\#(a)/\#(b)P(a | b )P(a|b)P(a|b) ありがとう。

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