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共和党 means market rally??

共和党 means market rally??# Stock

n*a2010-11-02 07:11

1 楼

1. suppose four colors are there, we did a survey. People (n) choose
different colors (red, green, yellow, blue).
we get the proportion of people who use red as x1/n.
What is the accuracy for this?
2. Imaging now that we know from prior studies that a certain proportion of
users responds to questions randomly. How can we assess this proportion of "
random clickers"?
第一题就是用large sample proportion算一个confidence interval.
第二题让你估计proportion of "random clickers"。问题是都是混在一起做survey的
，一个极端的例子是所有人都是random clickers，你也没法估计啊。

O*L2010-11-02 07:11

2 楼

not really!
they can only drag the government's policy and mess the usa!
let's wait a big jump water!

s*h2010-11-02 07:11

3 楼

我觉得一个survey是不是没法测出来？
如果设计第二个survey，加上一些假设条件可能可以测出来的。
第一个survey 叫做 S1的话
再设计一个只有红和篮的，叫做S2
然后假设真的喜欢红的人比率是p，随机选的人比率是r
所以S1中的选红的人大概是 p+1/4*r
S2中选红的人大概是p+1/2*r
这样大概就能估算出随机选的人的比率了。

of
"

【在 n**a 的大作中提到】

: 1. suppose four colors are there, we did a survey. People (n) choose
: different colors (red, green, yellow, blue).
: we get the proportion of people who use red as x1/n.
: What is the accuracy for this?
: 2. Imaging now that we know from prior studies that a certain proportion of
: users responds to questions randomly. How can we assess this proportion of "
: random clickers"?
: 第一题就是用large sample proportion算一个confidence interval.
: 第二题让你估计proportion of "random clickers"。问题是都是混在一起做survey的
: ，一个极端的例子是所有人都是random clickers，你也没法估计啊。

o*e2010-11-02 07:11

4 楼

O8 & the shitty Dem have already messed up the usa, can it be worse even
though
GOP is evil as well?

【在 O****L 的大作中提到】

: not really!
: they can only drag the government's policy and mess the usa!
: let's wait a big jump water!

n*a2010-11-02 07:11

5 楼

感谢回复，问题是你变成两种颜色以后，喜欢其他颜色的人也会选红色了。这样红色的
概率就变了，还是解不出p。我感觉只有走Bayesian了。给r加一个beta prior。给选颜
色的probabilities加Dirichlet prior，然后求posterior？

【在 s*********h 的大作中提到】

: 我觉得一个survey是不是没法测出来？
: 如果设计第二个survey，加上一些假设条件可能可以测出来的。
: 第一个survey 叫做 S1的话
: 再设计一个只有红和篮的，叫做S2
: 然后假设真的喜欢红的人比率是p，随机选的人比率是r
: 所以S1中的选红的人大概是 p+1/4*r
: S2中选红的人大概是p+1/2*r
: 这样大概就能估算出随机选的人的比率了。
:
: of

n*e2010-11-02 07:11

6 楼

you forgot who was in charge and draged the USA into recession

【在 o****e 的大作中提到】

: O8 & the shitty Dem have already messed up the usa, can it be worse even
: though
: GOP is evil as well?

s*h2010-11-02 07:11

7 楼

设计倒是可以改成最喜欢的红或者非红。
不过你说的应该更有道理。
学到了。多谢。

【在 n**a 的大作中提到】

: 感谢回复，问题是你变成两种颜色以后，喜欢其他颜色的人也会选红色了。这样红色的
: 概率就变了，还是解不出p。我感觉只有走Bayesian了。给r加一个beta prior。给选颜
: 色的probabilities加Dirichlet prior，然后求posterior？

l*12010-11-02 07:11

8 楼

嗯，全都是布实的错，他都滚了两年也脱不了干系，现在财赤破历史记录也都是他的错。
还有全是把奥八马当上帝选进白宫的愚民们的错，奥总统说的是YES，WE CAN 不是 YES ,I
CAN。愚民们听糊涂了
搞成这样不管０８的一点事情

【在 n****e 的大作中提到】

: you forgot who was in charge and draged the USA into recession

T*g2010-11-02 07:11

9 楼

两道题应该都可以用标准的Maximum Likelihood解。

i*y2010-11-02 07:11

10 楼

I sure remember, DEM house and DEM senate. They blocked every bill.

【在 n****e 的大作中提到】

: you forgot who was in charge and draged the USA into recession

n*a2010-11-02 07:11

11 楼

我一开始也考虑过maximum likelihood，你会发现每一个category的概率是(1-r)*p_i+
1/4*r,这里r是random clicker的比例。用Lagrange乘数，如果你把(1-r)*p_i+1/4*r看
成一个整体，估计值就是x_i/n，标准的multinomial的mle。但是你有4个未知数（p_1,
p_2,p_3以及r）和三个方程，解不唯一。

【在 T********g 的大作中提到】

: 两道题应该都可以用标准的Maximum Likelihood解。

g*n2010-11-02 07:11

12 楼

换别人可能更差。奥巴马是接烂摊子的倒霉蛋

错。
YES ,I

【在 l*********1 的大作中提到】

: 嗯，全都是布实的错，他都滚了两年也脱不了干系，现在财赤破历史记录也都是他的错。
: 还有全是把奥八马当上帝选进白宫的愚民们的错，奥总统说的是YES，WE CAN 不是 YES ,I
: CAN。愚民们听糊涂了
: 搞成这样不管０８的一点事情

g*22010-11-02 07:11

13 楼

design another survey using 5 options (red, green, yellow, blue, red).
p_hat_1(red) = r*p+(1-r)*0.25
p_hat_2(red) = r*p+(1-r)*0.4

l*12010-11-02 07:11

14 楼

是哦，奥八马一点都没错，全是别人的错. 没奥八马美国现在都跨台分裂了.

【在 g******n 的大作中提到】

: 换别人可能更差。奥巴马是接烂摊子的倒霉蛋
:
: 错。
: YES ,I

o*e2010-11-02 07:11

15 楼

第一题把颜色分2中，红，非红，这样就是binomal distribution,均值是x1/n

of
"

【在 n**a 的大作中提到】

g*n2010-11-02 07:11

16 楼

我也有错，跟你对话很无聊。

【在 l*********1 的大作中提到】

: 是哦，奥八马一点都没错，全是别人的错. 没奥八马美国现在都跨台分裂了.

s*h2010-11-02 07:11

17 楼

我用你这个思路做了一下，简单起见只用了两种颜色加上乱选的人
theta1,theta2,lambda
obs = [n1,n2]
简单起见假设了noninformative prior.
所以posterior就是~ (theta1+lambda/2)**n1 * (theta2+lambda/2)**n2
关于这个做了一下simulation可以求出theta1,theta2,lambda的 mean
我用 [30,40]做了一下大概是 0.21,0.34 和0.44。由于simulate时候我用了离散的近
似，加起来不一定是1

【在 n**a 的大作中提到】

l*12010-11-02 07:11

18 楼

你很有聊. 奥八马有错，你都不会错

【在 g******n 的大作中提到】

: 我也有错，跟你对话很无聊。