Tôi có một vấn đề phân tích quyết định khá phức tạp liên quan đến kiểm tra độ tin cậy và cách tiếp cận logic (với tôi) dường như liên quan đến việc sử dụng MCMC để hỗ trợ phân tích Bayes. Tuy nhiên, nó đã được đề xuất rằng nó sẽ phù hợp hơn để sử dụng một phương pháp bootstrapping. Ai đó có thể đề xuất một tài liệu tham khảo (hoặc ba) có thể hỗ trợ việc sử dụng một trong hai kỹ thuật khác (ngay cả đối với các tình huống cụ thể) không? FWIW, tôi có dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và các quan sát thất bại ít / không. Tôi cũng có dữ liệu ở cấp hệ thống con và hệ thống.
Có vẻ như một so sánh như thế này sẽ có sẵn, nhưng tôi đã không may mắn tìm kiếm các nghi phạm thông thường. Cảm ơn trước cho bất kỳ con trỏ.
1
Cho rằng bootstrap cổ điển có thể được coi là một phương pháp khả năng tối đa do máy tính thực hiện (tức là một kỹ thuật không bay (trước phẳng)), sẽ tốt hơn nếu bạn viết lại câu hỏi của bạn thành một câu như "khi nào nên sử dụng kỹ thuật thường xuyên so với kỹ thuật bayesian ? " Một số nền tảng về bootstrap: stats.stackexchange.com/questions/18469/iêu
—
Yevgeny
Hmmm..Tôi đoán tôi không đồng ý. Hy vọng rằng 'bootstrap' đặc biệt gợi ý đặc tính của khoảng; tập trung hơn một chút so với chỉ là 'người thường xuyên'. Ít nhất 'bootstrap' sẽ giữ hầu hết những kẻ cuồng tín tôn giáo. Ngoài ra, cảm ơn vì liên kết, nhưng tôi đã quen với nhận xét trước đó của bạn trước khi tôi đăng bài này.
—
Aengus
Hãy để tôi nói lại, bạn có bất kỳ thông tin hữu ích trước, hoặc vấn đề có cấu trúc phân cấp (lồng nhau) không? Nếu vậy, thì một kỹ thuật bayes có lẽ tốt hơn (đặc biệt là nếu số lượng tham số mô hình lớn so với lượng dữ liệu có sẵn, vì vậy ước tính sẽ được hưởng lợi từ "thu hẹp bayes"). Nếu không thì MLE / bootstrap là đủ.
—
Yevgeny
Tôi đoán một cách tiếp cận khả thi khác là sử dụng các mô hình hiệu ứng hỗn hợp (ví dụ: sử dụng gói R lme4) để mô hình hóa cấu trúc phân cấp mà bạn đã đưa ra. Điều đó cũng sẽ giúp ổn định các ước tính cho các mô hình (phân cấp) với số lượng lớn tham số.
—
Yevgeny
Một phân tích bootstrap rất có thể được xem như là một phân tích Bayes, vì vậy câu hỏi của bạn gần như là "Khi nào nên sử dụng bootstrap so với một mô hình Bayes khác" (Câu hỏi của bạn đã thúc đẩy tôi viết ra cách giải thích này về bootstrap như một mô hình Bayes : sumsar.net/blog/2015/04/ .). Đưa ra câu hỏi, tôi đồng ý với @Yevgeny rằng chúng tôi có thể sẽ cần thêm thông tin liên quan đến vấn đề cụ thể của bạn trước khi chúng tôi có thể đề xuất một mô hình.
—
Rasmus Bååth