Запитання з тегом «truncation»

Вінсоризація даних означає заміщення крайніх значень набору даних певним відсотковим значенням з кожного кінця, тоді як обрізка або обрізання передбачає видалення цих крайніх значень. Я завжди бачу, як обидва методи обговорюються як життєздатний варіант зменшення ефекту випускників при обчисленні статистичних даних, таких як середнє або стандартне відхилення, але я не …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing 

У книзі Статистичні моделі та методи життєвих даних написано: Цензура: коли спостереження є неповним через якусь випадкову причину. Укорочення: Коли неповний характер спостереження пов'язаний із систематичним процесом відбору, властивим дизайну дослідження. Що розуміється під "систематичним процесом відбору, властивим дизайну дослідження" у визначенні усічення? Чим відрізняється цензура від усічення?

30 self-study  censoring  truncation 

Розглянемо незалежних зразків отриманих із випадкової величини яка передбачається, що вона має усічений розподіл (наприклад, усічений нормальний розподіл ) відомих (кінцевих) мінімальних і максимальних значень і але невідомих параметрів та . Якби дотримувався нерізаного розподілу, максимальна оцінка ймовірності та для та із була б середньою вибіркоюNNNSSSXXXaaabbbμμ\muσ2σ2\sigma^2XXXμˆμ^\widehat\muσˆ2σ^2\widehat\sigma^2μμ\muσ2σ2\sigma^2SSSμˆ=1N∑iSiμ^=1N∑iSi\widehat\mu = \frac{1}{N} \sum_i S_iі …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

Тут "обрізання" передбачає зниження точності випадкових чисел і не обрізання рядів випадкових чисел. Наприклад, якщо у мене є справді випадкових чисел (витягнутих з будь-якого розподілу, наприклад, нормальних, рівномірних тощо) з довільною точністю, і я усікаю всі числа, щоб, нарешті, закінчити набір чисел, кожне з яких точно 2 цифри після десяткової. …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

У дослідницькій статті про аналіз чутливості звичайної диференціальної моделі рівняння динамічної системи автор запропонував розподіл параметра моделі як нормальний розподіл (середнє = 1e-4, std = 3e-5), усічений до діапазону [0,5e -4 1,5е-4]. Потім він використовує зразки з цього усіченого розподілу для моделювання моделі. Що означає мати усічений розподіл та вибірку …

14 distributions  simulation  truncation 

це моє перше повідомлення. Я щиро вдячний цій громаді. Я намагаюся проаналізувати дані поздовжнього підрахунку, які є нульовими (усі ймовірність того, що змінна відповіді = 0 дорівнює 0), і середнє значення! = Дисперсія, тому було вибрано негативний біноміальний розподіл по пуассону. Функції / команди, які я виключив: R функція gee …

13 r  stata  count-data  panel-data  truncation 

Як я маю ефективну вибірку з наступного розподілу? x ∼ B ( α , β) , x > k x∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Якщо не надто великий, то вибір вибірки відхилення може бути найкращим підходом, але я не впевнений, як діяти, коли k великий. Можливо, …

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

У мене питання про те, як укласти проблему цензури в JAGS. Я спостерігаю, як біваріантна суміш нормальна, коли значення X мають похибку вимірювання. Я б хотів моделювати справжні основні "засоби" спостережуваних цензурованих значень. ⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) \end{align*} Ось що я маю …

10 mcmc  censoring  truncation  jags 

Я намагаюся вписати в R дискретний час модель, але не знаю, як це зробити. Я читав, що ви можете організувати залежну змінну в різні рядки, по одній для кожного часу спостереження, і використовувати glmфункцію за допомогою посилання logit або cloglog. У цьому сенсі, у мене є три колонки: ID, Event(1 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Я хочу імітувати з нормальної щільності (скажімо середнє = 1, sd = 1), але хочу лише позитивних значень. Один із способів - це моделювання від нормального та прийняття абсолютного значення. Я вважаю це як складене нормальне. Я бачу в R є функції для урізання випадкової генерації змінної. Якщо я моделюю …

9 normal-distribution  simulation  truncation