«bootstrap» etiketlenmiş sorular

Diğer mesajlardan, bir kement modeline giren yordayıcı değişkenlere 'önem' veya 'önem' atfedemediğim için aldım çünkü bu değişkenlerin p-değerlerini veya standart sapmalarını hesaplamak hala devam eden bir çalışmadır. Bu nedenle, kement modelinden HARİÇ EDİLEN değişkenlerin 'ilgisiz' veya 'önemsiz' olduğunu söyleyemeyeceğini söylemek doğru mu? Öyleyse, hariç tutulan veya bir kement modeline dahil …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

Bir popülasyondan (250 büyüklüğünde) bir örnek var. Nüfusun dağılımını bilmiyorum. Ana soru: Ben 1'in bir nokta tahminini istiyorum st nüfusun -percentile ve sonra benim tahmini noktadaki% 95 güven aralığı istiyorum. Benim nokta tahmini örnek 1 olacak st -percentile. İfade ediyorumxxx. Bundan sonra, nokta tahmini etrafında güven aralığı oluşturmaya çalışıyorum. Burada …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value 

Bir veri kümesinden birçok kez yeniden örnekleme yapar ve her seferinde ortalama hesaplarsanız, bu yolların normal bir dağılımı (CLT tarafından) takip edeceğini biliyorum. Böylece, veri kümesinin olasılık dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmadan veri kümesinin ortalaması üzerinde bir güven aralığı hesaplayabilirsiniz. Varyans için benzer bir şey yapıp yapamayacağınızı merak ediyordum. …

9 distributions  confidence-interval  bootstrap  resampling 

Let ayrı gözlemler (hayır bağları) olmak. Let anlamında olabildikleri, bir ön yükleme örneği (deneysel CDF bir numune) ve izin . ve bulun .X1, . . . ,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}X*1, . . . ,X*nX1*,...,Xn*X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}X¯*n=1nΣni = 1X*benX¯n*=1nΣben=1nXben*\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}E(X¯*n)E(X¯n*)E(\bar{X}_{n}^{*})V a r (X¯*n)Vbirr(X¯n*)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*}) Şimdiye kadar ne olması olan olasılığı her yüzden ve ki verir X*benXben*X_{i}^{*}X1, . .. …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

Son zamanlarda "çift / üçlü bootstrap" veya "iteratif bootstrap" bir söz tökezledi. Anladığım kadarıyla, her bootstrap örneği tekrar bootstrapped. Amaç ne? Nasıl kullanılır?

9 bootstrap 

Basit olması gerektiğini düşündüğüm bir sorunum var ama bunu tam olarak anlayamıyorum. Tohum tozlaşmasına bakıyorum, kümelerde çiçek açan bitkilerim (n = 36) var, her bitkiden 3 çiçek kümesi ve her kümeden 6 tohum kapsülü (her bitkiden toplam 18 tohum kapsülü) var. Bir bakla, 0 ila en fazla 4 tohum tozlaşabilir. …

9 r  distributions  bootstrap  zero-inflation 

Bu makaleden aşağıdaki greftler alınmıştır . Ben bootstrap için acemi ve R bootpaket ile doğrusal karışık model için parametrik, yarı parametrik ve parametrik olmayan bootstrapping bootstrapping uygulamaya çalışıyorum . R Kodu İşte benim Rkod: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

Diyelim ki doğrusal bir modelimiz var yben=β0+β1xben+εbenyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_itüm standart regresyon (Gauss-Markov) varsayımlarını karşılar. İlgileniyoruzθ = 1 /β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1. Soru 1: Dağıtım için hangi varsayımlar gereklidir?θ^θ^\hat{\theta} iyi tanımlanmalı? β1≠ 0β1≠0\beta_1 \neq 0 önemli olurdu --- diğerleri? Soru 2: Hataların normal dağılıma uyduğu varsayımını ekleyin. …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

Ortalama güven aralığını tahmin ederken, hem bootstrap t yönteminin hem de parametrik olmayan bootstrap yönteminin geçerli olabileceğini düşünüyorum, ancak ilkinin biraz daha fazla hesaplama gerektirdiğini düşünüyorum. Acaba bootstrap t'in normal parametrik olmayan bootstrap'e göre avantajları ve dezavantajları nelerdir? Neden? Bunu açıklamak için bazı referanslar var mı?

9 confidence-interval  bootstrap 

Veri setim, toplam organizma ölümünü veya bir organizmanın kıyı, orta kanal ve açık deniz olmak üzere üç yer tipinde hayatta kalmasını içeriyor. Aşağıdaki tablodaki sayılar site sayısını temsil eder. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 % 100 mortalitenin meydana geldiği site sayısının site …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

Her biri iki koşulda birden çok kez ölçülen birden fazla insan katılımcıyla bir deney yapmayı düşünün. Karışık efektler modeli ( lme4 sözdizimi kullanılarak) şu şekilde formüle edilebilir: fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) Şimdi, bu modelin tahminleri için önyüklenmiş güven aralıkları oluşturmak istediğimi varsayalım. Bence …

9 mixed-model  bootstrap 

Elde edilmesi oldukça pahalı olan bir dizi biyolojik örneğimiz var. Bu örnekleri, öngörülü bir model oluşturmak için kullanılan verileri oluşturmak için bir dizi testten geçirdik. Bu amaçla örnekleri eğitim (% 70) ve test (% 30) setlerine ayırdık. Başarıyla bir model oluşturduk ve performansın "optimalden daha az" olduğunu keşfetmek için test …

9 classification  modeling  experiment-design  cross-validation  bootstrap 

Permütasyon testleri, orijinal verilerden rasgele çizilen permütasyon örneklerine dayanan önem testleridir. Permütasyon örnekleri, replasman ile çekilen önyükleme numunelerinin aksine, değiştirilmeden çizilir. İşte basit bir permütasyon testinin R'sinde yaptığım bir örnek . (Yorumlarınızı bekliyoruz) Permütasyon testlerinin büyük avantajları vardır. Normallik gibi belirli nüfus şekillerine ihtiyaç duymazlar. Sadece sıfır hipotezi altında basit …

9 confidence-interval  bootstrap  permutation-test 

Önyükleme hakkında birkaç okuma girişimine rağmen, her zaman bir tuğla duvara çarpmış gibi görünüyorum. Acaba kimse bootstrapping teknik olmayan makul bir tanım verebilir verebilir? Bu forumda tam olarak anlayabilmem için yeterli ayrıntı sağlamanın mümkün olmadığını biliyorum, ancak ana hedef ve önyükleme mekanizması ile doğru yönde hafif bir itme çok takdir …

9 nonparametric  bootstrap  intuition 

Sorun: Büyük bir veri kümesi üzerinde posterior çıkarmak için Gibbs örneklemesi yapmak istiyorum. Ne yazık ki, modelim çok basit değil ve bu nedenle örnekleme çok yavaş. Varyasyonel veya paralel yaklaşımları düşünürdüm, ama o zamana kadar gitmeden önce ... Soru: Her Gibbs yinelemesinde veri kümemden rastgele (değiştirerek) örnek olup olamayacağımı bilmek …

8 sampling  bootstrap  mcmc  large-data  gibbs