«bootstrap» etiketlenmiş sorular

Geçenlerde bir projenin güven aralıklarını tahmin etmek için önyükleme kullandım. İstatistikler hakkında fazla bir şey bilmeyen birileri son zamanlarda benden neden önyüklemenin işe yaradığını açıklamamı istedi , yani, aynı örneği tekrar tekrar örneklemenin neden iyi sonuçlar verdiğini açıklamamı istedi . Nasıl kullanılacağını anlamak için çok zaman harcadığım halde, neden önyüklemenin …

326 bootstrap  communication 

Burada @gung, .632+ kuralına referansta bulunur. Hızlı bir Google araması, bu kuralın ne anlama geldiği ve ne amaçla kullanıldığı konusunda anlaşılması kolay bir cevap vermez. Birisi lütfen .632+ kuralını açıklar mı?

107 bootstrap 

Tahmini hatayı tahmin etmek için çapraz doğrulama ve bootstrapping arasındaki farklar hakkındaki düşüncelerinizi istiyorum. Biri küçük veri kümesi boyutları veya büyük veri setleri için daha iyi çalışıyor mu?

102 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

Bilinmeyen bir veya karmaşık dağılımından örnek verilerin bir dizi var ve ben bir istatistik bazı çıkarım gerçekleştirmek istediğiniz varsayalım TTT verilerinin. Benim varsayılan eğim sadece değiştirme ile önyükleme örneklerinin bir demet oluşturur ve benim istatistik hesaplamaktır TTT için tahmini dağılımını oluşturmak için her önyükleme numunede TTT . Bunun kötü bir …

86 hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap 

Ben kullanımı ile serpmek başlıyorum glmnetile LASSO Regresyon ilgi benim sonuç dikotom olduğunu. Aşağıda küçük bir sahte veri çerçevesi oluşturdum: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Farklı yeniden örnekleme yöntemleri (Monte Carlo simülasyonu, parametrik önyükleme, parametrik olmayan önyükleme, jackknifing, çapraz doğrulama, rastgele testler ve permütasyon testleri) ve bunların R'yi kullanarak kendi bağlamlarındaki uygulamaları arasındaki farkı anlamaya çalışıyorum. Diyelim ki aşağıdaki durum var - ANOVA'yı Y değişkeni ( Yvar) ve X değişkeni ( Xvar) ile gerçekleştirmek istiyorum …

73 r  bootstrap  resampling  jackknife  permutation-test 

Bu soru, bu lisans düzeyinde istatistik ders kitabında okuduğum ve bu sunum sırasında (bağımsız olarak) istatistiksel bir seminerde duyduğum bir şeyle tetiklendi. Her iki durumda da, ifade "satırlarının boyutu oldukça küçük olduğu için, bu parametrik yöntemi yerine (veya bununla birlikte) önyükleme yoluyla tahmin yapmaya karar verdik .XXX Ayrıntılara girmediler, ama …

71 bootstrap  small-sample 

Belirsizlik tahminlerinin elde edilmesinde önyüklemenin kullanışlılığını takdir ediyorum, ancak beni her zaman rahatsız eden şey, bu tahminlere karşılık gelen dağılımın örnek tarafından tanımlanan dağıtım olmasıdır. Genel olarak, örnek frekanslarımızın tam olarak altta yatan dağılıma benziyor olduğuna inanmak kötü bir fikir gibi gözüküyor, bu nedenle örnek frekansların altta yatan dağılımı tanımladığı …

62 bootstrap  uncertainty 

Hem önyükleme hem de jackknife yöntemleri yanlılığı ve standart bir tahminin hatasını tahmin etmek için kullanılabilir ve her iki yeniden örnekleme yönteminin mekanizmaları çok da farklı değildir: değiştirme ile örnekleme ve her seferinde bir gözlem yapma. Ancak, jackknife araştırma ve uygulamada bootstrap kadar popüler değildir. Jackknife kullanmak yerine bootstrap kullanmanın …

49 r  confidence-interval  bootstrap  jackknife 

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

Tamam, bu beni geceleri ayakta tutan bir soru. Bootstrap prosedürü bazı Bayesian prosedürlerine yaklaşıyor olarak yorumlanabilir mi (Bayesian bootstrap hariç)? Gerçekten tutarlı ve anlaşılması kolay bulduğum istatistiklerin Bayesian "yorumunu" gerçekten seviyorum. Ancak, çok basit olan bootstrap prosedürü için de bir zayıflık var, ancak birçok durumda makul çıkarımlar var. Önyükleme işleminin …

43 bayesian  bootstrap 

Her önyükleme örneğinin (veya torbalı bir ağaç) gözlemlerin ortalama olarak yaklaşık / içereceği iddiasıyla çarpıştım .2/32/32/3 Ben şansı hiçbirinde seçildiği anlıyoruz dan çizer yerine geçer sahip örneklerin , yaklaşık ortaya eserler seçilen olmamanın şans.nnnnnn(1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n1/31/31/3 Bu formülün her zaman neden verdiğinin matematiksel açıklaması nedir ?≈1/3≈1/3\approx 1/3

42 bootstrap 

Temel Bileşen Analizi (PCA) veya Ampirik Ortogonal İşlev (EOF) Analizinden çıkan önemli kalıpların sayısını belirlemekle ilgileniyorum. Özellikle bu yöntemi iklim verilerine uygulamakla ilgileniyorum. Veri alanı, M'nin zaman boyutu (örneğin günler) ve N'nin uzaysal boyut (örneğin, lon / lat konumları) olduğu bir MxN matrisidir. Önemli bilgisayarları belirlemek için olası bir önyükleme …

40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 

Birisi, verilerin özelliklerine (gözlem sayısı, vb.) Ve / veya içerilen değişkenlere dayanarak, kullanılması gereken önyükleme örneklerinin sayısıyla ilgili genel kurallar biliyor mu?

40 bootstrap  inference  monte-carlo 

Bu sitede önyükleme ve güven aralığı ile ilgili sayısız soruya baktım ama hala kafam karıştı. Kafamın karışma sebebinin bir kısmı muhtemelen istatistik bilgilerimde cevapların çoğunu anlayacak kadar gelişmiş olmamamdır. Girişsel bir istatistik kursunun yarısı kadar yoldayım ve matematik seviyem sadece Cebir II'nin ortasıyla ilgili, yani bu seviyedeki herhangi bir şey …

38 confidence-interval  bootstrap