Запитання з тегом «bootstrap»

У мене є питання щодо належної техніки завантаження для використання з даними, де є сильна кластеризація. Мені було доручено оцінити багатоваріантну модель прогнозування змішаних ефектів щодо даних страхових відшкодувань, оцінивши поточну базову модель на даних останніх претензій, щоб визначити, наскільки модель спрогнозує, які епізоди догляду містять найвищу частоту сеансів (верхня …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

Перестановочні тести (також називаються тестом рандомизації, тестом на повторну рандомізацію або точним тестом) дуже корисні і корисні, коли припущення про нормальний розподіл, необхідне, наприклад, t-testне виконується, і при перетворенні значень за ранжуванням непараметричний тест, як-от Mann-Whitney-U-test, призведе до втрати більше інформації. Однак одне і єдине припущення не слід оминути увагою …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я досить новачок у статистиці. Концепція завантажувальної програми мене бентежить. Я знаю, що для використання певних тестів, таких як t-тест, потрібна нормальність розподілу вибірки. У тих випадках, коли дані зазвичай не поширюються, запитуючи "завантажувальну передачу" в t-тестах у SPSS, це обходило б проблему ненормативності? Якщо так, чи базується t-статистика, яка …

15 nonparametric  bootstrap 

«Перевірка завантажувального завантаження» / «переспромінення перехресної перевірки» є для мене новим, але обговорювалося у відповіді на це питання . Я збираю, що це включає 2 типи даних: реальні дані та змодельовані дані, де заданий набір модельованих даних генерується з реальних даних шляхом перекомпонування з заміною, поки змодельовані дані не мають …

15 cross-validation  bootstrap  validation  resampling 

Під час використання завантажувальної програми для оцінки моделі, я завжди вважав, що зразки з мішків безпосередньо використовуються як тестовий набір. Однак, як видається, це не стосується застарілого підходу наукової роботиBootstrap , який, здається, будує тестовий набір із малювання із заміною із підмножини даних із пакета. Які статистичні міркування стоять за …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

Я просто хотів запитати, які, на вашу думку, найкращі доступні книги про завантажувальну службу там. Під цим я не обов'язково маю на увазі лише той, який написали його розробники. Скажіть, будь-ласка, який підручник, на вашу думку, найкращий для завантажувального програмного забезпечення, який охоплює такі критерії? Філософська / гносеологічна основа методики, …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

Припустимо, виконується так звана непараметрична завантажувальна програма шляхом складання зразків розміром кожна з вихідних спостережень із заміною. Я вважаю, що ця процедура рівнозначна оцінці функції кумулятивного розподілу за емпіричним cdf:BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function а потім отримання зразків завантажувальної машини шляхом імітації спостережень із розрахункового cdf разів підряд.nnnBBB Якщо я маю рацію в …

14 bootstrap  sample-size  sample  small-sample  finite-population 

У мене виникають труднощі зрозуміти, як використовувати завантажувальний інструмент для обчислення інтервалів прогнозування для лінійної регресійної моделі. Чи може хтось окреслити покрокову процедуру? Я шукав через Google, але нічого насправді не має для мене сенсу. Я розумію, як використовувати завантажувальний інструмент для обчислення довірчих інтервалів для параметрів моделі.

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

Я читаю розділ "Часта статистика" з книги Кевіна Мерфі " Машинне навчання - ймовірнісна перспектива ". Розділ про завантажувальну версію зазначає: Запуск завантажувача - це проста технологія Монте-Карло для наближення розподілу вибірки. Це особливо корисно у випадках, коли оцінювач є складною функцією справжніх параметрів. Ідея проста. Якби ми знали справжні …

14 bootstrap  frequentist 

Нещодавно я шукав способи повторного втілення часових рядів у такий спосіб Приблизно зберігають автоматичну кореляцію довгих процесів пам'яті. Збережіть область спостережень (наприклад, повторно впорядкований часовий ряд цілих чисел - це ще й цілий ряд цілих чисел). Може впливати лише на деякі ваги, якщо потрібно. Я придумав таку схему перестановки для …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

Я хочу знати, чи описаний нижче процес є дійсним / прийнятним та чи є доступне обґрунтування. Ідея: контрольовані алгоритми навчання не передбачають базових структур / розподілів даних. Наприкінці дня вони виводять оціночні показники. Я сподіваюся якось кількісно оцінити невизначеність оцінок. Тепер процес побудови моделі ML є по своїй суті випадковим …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

На даний момент я намагаюсь обміняти деякі речі щодо параметричного завантажувального пристрою. Більшість речей, ймовірно, банальні, але я все ще думаю, що я, можливо, щось пропустив. Припустимо, я хочу отримати довірчі інтервали для даних за допомогою параметричної процедури завантаження. Отже, у мене є цей зразок, і я вважаю його нормально …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

У мене є векторний номер, який я завантажив сюди (... / code / MyData.Rdata) за допомогою dput. Я хотів би отримати bca ci, тому я написав цей код: my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) Але коли я запускаю наступне, я отримую …

14 r  bootstrap 

Якщо все, що ви робите, - це повторний відбір з емпіричного розподілу, чому б не просто вивчити емпіричний розподіл? Наприклад, замість вивчення змінності за допомогою повторного відбору проб, чому б не просто кількісно оцінити мінливість від емпіричного розподілу?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

Якщо в стандартних регресіях OLS два припущення порушені (нормальний розподіл помилок, гомоскедастичність), чи є завантаження стандартних помилок та довірчих інтервалів підходящою альтернативою для досягнення значущих результатів щодо значущості коефіцієнтів регресору? Чи все ще "працюють" тести на значущість із завантаженими стандартними помилками та довірчими інтервалами з гетероскедастичністю? Якщо так, то які …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity