Запитання з тегом «bootstrap»

Я маю зразок (розмір 250) з популяції. Я не знаю розподілу населення. Головне питання: я хочу бальну оцінку 1- го відсотка населення, а потім я хочу 95% -ний інтервал довіри навколо моєї точкової оцінки. Моєю бальною оцінкою буде зразок 1- го відсотка. Я позначаю це .xxx Після цього я намагаюся …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value 

Мені з інших публікацій стало зрозуміло, що не можна віднести «важливість» чи «значущість» змінним прогнозувача, які входять в модель ласо, тому що обчислення р-значень цих змінних або стандартних відхилень все ще триває. Згідно з цим міркуванням, чи правильно стверджувати, що один НЕ МОЖЕ говорити, що змінні, які були виключені з …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

Я знаю, що якщо ви повторно відбираєте вибірку з набору даних багато разів і обчислюєте середнє значення кожного разу, ці засоби будуть послідувати нормальний розподіл (за CLT). Таким чином, ви можете обчислити довірчий інтервал на середньому наборі даних, не роблячи припущень щодо розподілу ймовірності набору даних. Мені було цікаво, чи …

9 distributions  confidence-interval  bootstrap  resampling 

Дозволяє Х1, . . . ,ХнХ1,...,ХнX_{1},...,X_{n}бути чіткими спостереженнями (відсутність зв’язків). ДозволяєХ∗1, . . . ,Х∗нХ1∗,...,Хн∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}позначимо зразок завантаження (зразок із емпіричного CDF) і нехай . Знайдіть та .Х¯∗н=1н∑нi = 1Х∗iХ¯н∗=1н∑i=1нХi∗\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}Е(Х¯∗н)Е(Х¯н∗)E(\bar{X}_{n}^{*})V a r (Х¯∗н)Vаr(Х¯н∗)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*}) Я маю досі це те, що є кожен з вірогідністю так що та що дає Х∗iХi∗X_{i}^{*}Х1, . . …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

Нещодавно я натрапив на згадку про "подвійний / потрійний завантажувальний" або "ітеративний завантажувальний". Як я розумію, кожен зразок завантажувальної програми знову завантажується. У чому сенс? Як він використовується?

9 bootstrap 

У мене є проблема, яка, на мою, повинна бути простою, але я не можу її цілком зрозуміти. Я дивлюсь на запилення насіння, у мене є рослини (n = 36), які цвітуть в гронах, я вибираю по 3 квіткових скупчення з кожної рослини і 6 насіннєвих стручків з кожного кластеру (18 …

9 r  distributions  bootstrap  zero-inflation 

Наступні трансплантати взяті з цієї статті . Я новачок у завантажувальній програмі та намагаюся реалізувати параметричне, напівпараметричне та непараметричне завантажувальне завантаження для лінійної змішаної моделі з R bootпакетом. R код Ось мій Rкод: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + (1|Cult), data=Cultivation) fixef(fm1Cult) boot.fn …

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 

Припустимо, у нас є лінійна модель яка відповідає всім стандартним припущенням регресії (Гаусса-Маркова). Нас цікавить .уi=β0+β1хi+ϵiуi=β0+β1хi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ = 1 /β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1 Запитання 1: Які припущення необхідні, щоб розподіл був чітко визначений? буде важливим --- будь-які інші?θ^θ^\hat{\theta}β1≠ 0β1≠0\beta_1 \neq 0 Питання 2: Додайте припущення, …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

Оцінюючи довірчий інтервал середнього значення, я думаю, що може застосовуватися як метод bootstrap t, так і непараметричний метод завантаження, але для першого потрібно трохи більше обчислень. Цікаво, які переваги та недоліки завантажувального пристрою t перед звичайним непараметричним завантажувальним пристроєм? Чому? Чи є деякі посилання для пояснення цього?

9 confidence-interval  bootstrap 

Мій набір даних складається із загальної смертності чи виживання організму на трьох типах ділянок, прибережних, середніх каналів та офшорних. Цифри в таблиці нижче представляють кількість сайтів. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Мені хотілося б дізнатися, чи кількість сайтів, де 100% смертність сталася, …

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 

Розглянемо експеримент із кількома учасниками людини, кожен вимірював кілька разів у двох умовах. Модель змішаних ефектів може бути сформульована (використовуючи синтаксис lme4 ) як: fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) Тепер, скажіть, я хочу генерувати завантажені інтервали довіри для прогнозів цієї моделі. Я думаю, що …

9 mixed-model  bootstrap 

У нас є безліч біологічних зразків, які було досить дорого отримати. Ми ставимо ці зразки через серію тестів для отримання даних, які використовуються для побудови прогнозної моделі. Для цього ми розділили зразки на навчальні (70%) та тестові (30%) набори. Ми успішно створили модель і застосували її на тестовому наборі, щоб …

9 classification  modeling  experiment-design  cross-validation  bootstrap 

Перестановочні тести - це тести на значущість, засновані на перестановці перестановок, проведених навмання з вихідних даних. Перестанови перестановки малюються без заміни, на відміну від зразків завантажувальної програми, які малюються із заміною. Ось приклад, який я зробив у R простого тесту на перестановку. (Ваші коментарі вітаються) Пермутаційні тести мають великі переваги. …

9 confidence-interval  bootstrap  permutation-test 

Незважаючи на кілька спроб читання про завантажувальну машину, я, здається, завжди потрапляв у цегляну стіну. Цікаво, чи може хтось дати досить нетехнічне визначення завантажувальної програми? Я знаю, що на цьому форумі неможливо надати достатньо деталей, щоб я міг його повністю зрозуміти, але легкий поштовх у правильному напрямку з головною метою …

9 nonparametric  bootstrap  intuition 

Проблема: Я хочу виконати вибірку Gibbs, щоб зробити деякий задній для великого набору даних. На жаль, моя модель не дуже проста, і тому вибірки є надто повільними. Я б розглядав варіативні чи паралельні підходи, але перш ніж піти так далеко ... Запитання: Я хотів би знати, чи можу я випадково …

8 sampling  bootstrap  mcmc  large-data  gibbs