我正在尝试使用 Sokal 和 Rohlf 的 Biometry (3e) 这本书来学习一些统计数据。这是第 5 章中的一个练习，涵盖概率、二项分布和泊松分布。
我意识到有一个公式可以回答这个问题： 但是，这个等式不在本文中。我想知道如何仅知道概率、所需的置信水平和二项式分布来计算样本量。是否有任何资源可以指向我可以指出的这个主题？我试过谷歌，但到目前为止我所看到的需要我在这个问题中无权访问的信息。
确定具有比例和二项分布的样本量
机器算法验证
自习
二项分布
部分
统计能力
类型 i 和 ii 错误
2022-03-10 18:35:47
1个回答
这将是在 5 张幻灯片中获得假阴性的概率：
(0.80)^5 = 0.32768
啊，所以为了将假阴性的概率降低到 1% 以下，你可以这样做：
> x <- matrix(c(0), nrow=25)
> for(i in 1:25) x[i] = (0.8)^i
> x
[,1]
[1,] 0.800000000
[2,] 0.640000000
[3,] 0.512000000
[4,] 0.409600000
[5,] 0.327680000
[6,] 0.262144000
[7,] 0.209715200
[8,] 0.167772160
[9,] 0.134217728
[10,] 0.107374182
[11,] 0.085899346
[12,] 0.068719477
[13,] 0.054975581
[14,] 0.043980465
[15,] 0.035184372
[16,] 0.028147498
[17,] 0.022517998
[18,] 0.018014399
[19,] 0.014411519
[20,] 0.011529215
[21,] 0.009223372
[22,] 0.007378698
[23,] 0.005902958
[24,] 0.004722366
[25,] 0.003777893
并发现在 i = 21 时误报率小于 1%。
伟大的！谢谢。我不敢相信我没有看到。出于某种原因，我正在尝试各种条件概率等。保持简单，愚蠢...
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