Запитання з тегом «confidence-interval»

Я хотів би отримати 95% довірчі інтервали для прогнозів нелінійної змішаної nlmeмоделі. Оскільки для цього не передбачено нічого стандартного nlme, мені було цікаво, чи правильно використовувати метод "інтервалів прогнозування населення", як це викладено в книзі книги Бен Болкер в контексті моделей, що відповідають максимальній вірогідності , заснованих на ідеї перекомпонування …

12 r  mixed-model  confidence-interval  lme4-nlme 

Читаючи про справжнє значення 95% впевненого еліпса, я схиляюся до двох пояснень: Еліпс, який містить 95% даних Не вище, а еліпс, що пояснює дисперсію даних. Я не впевнений, що я правильно розумію, але вони, мабуть, означають, що якщо з'явиться нова точка даних, є 95% шансів, що нова дисперсія залишиться в …

12 confidence-interval  ellipse 

Наприклад, у R, якщо ви викликаєте acf()функцію, вона за замовчуванням будує корелограму та малює довірчий інтервал 95%. Якщо ви зателефонували до коду plot(acf_object, ci.type="white"), ви побачите: qnorm((1 + ci)/2)/sqrt(x$n.used) як верхня межа для типу «білий шум». Чи може хтось пояснити теорію, що стоїть за цим методом? Чому ми отримуємо qnorm …

12 r  confidence-interval  autocorrelation 

Давайте дотримуватимемося ідеальної ситуації з випадковим вибіркою, гауссовими популяціями, рівними розбіжностями, відсутністю P-злому тощо. Крок 1. Ви проводите експеримент скажімо, порівнюючи два вибірки, і обчислюєте 95% довірчий інтервал для різниці між двома сукупностями. Крок 2. Ви проводите ще багато експериментів (тисяч). Різниця між засобами буде залежати від експерименту до експерименту …

12 confidence-interval  replicability 

Я вивчаю, як побудувати 95% довірчий інтервал для коефіцієнта шансів з коефіцієнтів, отриманих при логістичній регресії. Отже, розглядаючи модель логістичної регресії, журнал( с1 - с) =α+βхжурнал⁡(p1-p)=α+βх \log\left(\frac{p}{1 - p}\right) = \alpha + \beta x \newcommand{\var}{\rm Var} \newcommand{\se}{\rm SE} таким, що x = 0х=0x = 0 для контрольної групи та х …

12 logistic  confidence-interval  odds-ratio  delta-method 

Я читав допис у блозі статистиком Вільямом Бріггсом, і наступне твердження мене зацікавило як мінімум. Що ви робите з цього? Що таке довірчий інтервал? Зрозуміло, це рівняння, яке надасть вам інтервал для ваших даних. Він має на меті забезпечити міру невизначеності оцінки параметра. Тепер, строго згідно з теорією частотистів, яку …

12 confidence-interval  frequentist  philosophical 

Я часто використовую 90% рівень довіри, приймаючи, що це має більшу ступінь невизначеності, ніж 95% або 99%. Але чи є вказівки щодо вибору правильного рівня довіри? Або вказівки щодо рівня довіри, які використовуються в різних сферах? Також, інтерпретуючи та представляючи рівні довіри, чи є посібники для перетворення числа на мову? …

12 statistical-significance  confidence-interval  confidence  presentation 

Мені було цікаво, як виконуються завантажувальні інтерфейси завантаження (і BCa у бартикулярних) на нормально розподілених даних. Здається, багато роботи над вивченням їх роботи на різних типах розподілів, але не вдалося знайти нічого в нормально розподілених даних. Оскільки, здається, спочатку вивчити очевидну річ, я вважаю, що документи просто занадто старі. Я …

12 confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling 

Я прочитав безліч чудових дискусій на сайті щодо інтерпретації довірчих інтервалів та інтервалів прогнозування, але одна концепція все ще трохи спантеличує: Розглянемо рамку OLS, і ми отримали відповідну модель . Нам дали і попросили передбачити його відповідь. Ми обчислюємо і, як бонус, ми також надаємо 95% інтервал прогнозування навколо нашого …

12 regression  confidence-interval  prediction-interval 

У мене дуже великий набір даних, і близько 5% випадкових значень відсутні. Ці змінні співвідносяться між собою. Наступний приклад набору даних R - це лише іграшковий приклад з манекено-корельованими даними. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 

Мені було цікаво, чи може хтось пояснити мені інтуїцію поза межами CI Clopper-Pearson за пропорціями. Наскільки мені відомо, кожна CI включає в неї дисперсію. Однак для пропорцій, навіть якщо моя частка дорівнює 0 або 1 (0% або 100%), CI Clopper-Pearson можна розрахувати. Я спробував розглянути формули, і я розумію, що …

12 confidence-interval  proportion 

Мене хвилює проблема, що я хотів би завантажувати p-значення для оцінки з множини імпульсованих (MI) даних, але мені незрозуміло, як поєднувати р-значення для МІ-множин.θθ\theta Для наборів даних ІМ стандартний підхід для досягнення загальної дисперсії оцінок використовує правила Рубіна. Дивіться тут огляд об’єднання наборів даних MI. Квадратний корінь загальної дисперсії служить …

12 confidence-interval  variance  p-value  bootstrap  multiple-imputation 

У стандартній формі завантажувальний інструмент може бути використаний для обчислення довірчих інтервалів оціночної статистики за умови, що спостереження є ідентичними. І. Віссер та ін. в " Інтервали довіри для прихованих параметрів моделі Маркова " використовували параметричний завантажувальний інструмент для обчислення ІС для параметрів HMM. Однак, коли ми поміщаємо HMM на …

12 confidence-interval  bootstrap  hidden-markov-model 

Фон Я розробляю моделювання Монте-Карло, що поєднує в собі результати ряду моделей, і я хочу бути впевненим, що моделювання дозволить мені висловити обґрунтовані твердження щодо ймовірності імітованого результату та точності цієї оцінки ймовірності. Моделювання знайде ймовірність того, що присяжні, складені із визначеної громади, засудять певного підсудного. Це етапи моделювання: Використовуючи …

12 confidence-interval  monte-carlo  standard-error  simulation 

Я хочу використовувати завантажувальну програму для оцінки інтервалів довіри для оцінюваних параметрів з набору даних панелі з N = 250 фірмами і T = 50 місяцями. Оцінка параметрів обчислювально дорога (кілька днів обчислень) за рахунок використання фільтрації Кальмана та складної нелінійної оцінки. Тому малювання (із заміною) B (у сотнях і …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter