Inggris      Cina      Prancis      Jerman      Bahasa Indonesia      Spanyol
Cari
Pooled Prevalence

Estimasi parameter untuk beberapa distribusi probabilitas Beta atau rangkum distribusi untuk parameter yang ditentukan


Tempel data di ruang di bawah ini. Kolom data dapat dalam urutan apa pun tetapi harus menyertakan kolom untuk ukuran sampel (berlabel "n") dan jumlah keberhasilan (berlabel "x") untuk penghitungan; "mode" dan "persentil" untuk estimasi dari mode / persentil; atau "alpha" dan "beta" untuk merangkum distribusi yang ditentukan. Baris tajuk yang menentukan nama kolom juga harus disertakan.

Unduh contoh data


Pendahuluan

Hitung parameter alpha dan beta untuk distribusi probabilitas Beta, berdasarkan nilai yang ditentukan untuk mode dan persentil ke-5 atau ke-95 dari distribusi, atau pada data jumlah, atau merangkum distribusi probabilitas Beta untuk parameter alfa atau beta yang diberikan. Lihat Panduan Pengguna atau Suess et al. (2002) untuk detail lebih lanjut tentang parameter estimasi berdasarkan mode dan persentil.

Apa itu distribusi Beta?

Distribusi beta adalah jenis distribusi probabilitas yang umum digunakan menggambarkan ketidakpastian tentang nilai sebenarnya dari suatu proporsi, seperti sensitivitas, spesifisitas atau prevalensi. Mereka adalah distribusi yang tepat untuk mengekspresikan ketidakpastian tentang nilai-nilai sebelumnya untuk prevalensi, sensitivitas atau spesifisitas pada sampler Gibbs ( Joseph et al., 1995 ; Vose, 2000 ). Ketika digunakan untuk tujuan ini, distribusi Beta dapat ditentukan oleh dua parameter, alfa dan beta (ditulis sebagai Beta (alpha, beta)), dengan alpha = x + 1 dan beta = n - x + 1, di mana x adalah jumlah peristiwa positif dari n percobaan. Saat n meningkat, tingkat ketidakpastian (lebar) distribusi) tentang estimasi proporsi (x / n) berkurang. Atau alfa dan beta parameter dapat diperkirakan dari mode dan persentil tertentu, jika data yang sesuai tidak tersedia.

Jika tidak ada informasi sebelumnya yang menjadi dasar distribusi sebelumnya, alpha = beta = 1 harus digunakan. Ini menghasilkan distribusi yang seragam (tanpa informasi), dalam dimana semua nilai antara 0 dan 1 memiliki probabilitas kemunculan yang sama.

Input

Parameter dapat diperkirakan untuk distribusi sebanyak yang Anda inginkan, cukup dengan memberikan data yang sesuai. Untuk memperkirakan parameter:

  • pilih jenis data yang dimasukkan;
  • tempelkan data ke area pengiriman data; dan
  • klik pada tombol kirim.

Program ini mengharapkan dua kolom data, baik mode dan persentil, jumlah, atau alpha dan parameter beta. Parameter distribusi akan dihitung dan ringkasan distribusi disajikan untuk masing-masing sepasang nilai yang diberikan:

  • for mode and percentile data: Paste at least two columns labeled "mode" and "pc". Column order is not important, but column names must be included. Values must be expressed as proportions (between 0 and 1). It is suggested that, where the mode is less than 0.5, you enter the 95th percentile, and where the mode is greater than 0.5, enter the 5th percentile. Column order is not important, but column names must be included;

  • for count data: Paste at least two columns labeled "n" (sample size or number of trials) and "x" (number of successes). Values must be integers: n must be positive integers while x must be non-negative integers less than or equal to the corresponding n value. Column order is not important, but column names must be included; and

  • to summarise distributions: Paste at least two columns labeled "alpha" (first or alpha parameter) and "beta" (second or beta parameter). Both alpha and beta values must be positive numbers. Column order is not important, but column names must be included.

Keluaran

Output dari program ini adalah parameter alfa dan beta untuk setiap distribusi, yang kemudian dapat digunakan sebagai input untuk analisis lain. Ringkasan numerik dan plot kepadatan untuk setiap distribusi juga disediakan.