不同分佈類型的樣本量和功效我收到了客戶的這個問題：
“……有沒有辦法計算二項式或超幾何分佈的樣本量？例如，我們有一些關於 FDA 項目的工作，他們需要確定他們需要測試的樣本數量，以確定他們是否可以獲得 10000 分之 1 的錯誤率......”
你以前遇到過這個問題嗎？任何解決方案？ 社區中似乎也有關於該主題的類似開放問題：負二項分佈或泊松分佈的樣本量和功效分析
提前致謝，
回复：不同分佈類型的樣本量和功效嘿@kemal_oflus ！
二項式檢驗的一種簡單方法使用以下公式：1-a = (1-p)^N 您可以重新排列以獲得 N = Log(1-a)/Log(1-p)，其中 a=置信度p=感興趣的概率。 這個想法是，您確定 N 以便聲稱某個感興趣事件發生的概率不超過 p，只要所有 N 個樣本都沒有經歷所述感興趣事件。 您可以將其視為定義單側置信界限，其中 p 設置為上限。 該公式直接從具有二項分佈的 N 個樣本中觀察不到任何事件的概率得出。
如果更合適的話，您可以輕鬆地使用超幾何分佈做類似的事情。 同樣的想法：只是找出在特定批次的樣本中看不到任何事件的概率。 它不像二項式案例那樣是一個很好的封閉形式，但它應該可以完成工作。 您還可以擴展該概念以允許發生一些事件，儘管計算會變得更加棘手。 對於他們正在查看的小概率，我認為二項式公式方法應該可以正常工作。
希望有幫助！
回复：不同分佈類型的樣本量和功效你好@kemal_oflus ，在 Beckman-Coulter 從事血液病毒診斷分析工作時，我必須解決這個問題以提交 FDA。 我使用了 Wilson 評分法，這是 FDA 推薦的方法（不是確切的方法，即 Clopper-Pearson）。 老實說，我是使用 EXCEL 電子表格從公式中做到的，但我們當然可以做一個 JMP 腳本來自動化它。
回复：不同分佈類型的樣本量和功效你好@kemal_oflus ,
不完全一樣，但我遇到了保險業市場營銷的客戶。 他們正在做簡單的 DOE 以優化他們發送的促銷郵件的響應率。
他們使用 JMP Pro 中的模擬來確定實驗的樣本量。
這是一個回答他們提出的問題的帖子：測試 - 全因子的樣本量
