Câu hỏi được gắn thẻ «bootstrap»

Bootstrap là một phương pháp lấy mẫu lại để ước tính phân phối lấy mẫu của một thống kê.

4
Quy tắc .632+ trong bootstrapping là gì?
Ở đây @gung làm tham chiếu đến quy tắc .632+. Tìm kiếm nhanh trên Google không mang lại câu trả lời dễ hiểu về quy tắc này có nghĩa là gì và cho mục đích gì được sử dụng. Ai đó vui lòng làm sáng tỏ quy tắc .632+?
107 bootstrap 
3
Một ví dụ: Hồi quy LASSO bằng glmnet cho kết quả nhị phân
Tôi bắt đầu say mê với việc sử dụng glmnetvới LASSO Regression trong đó kết quả quan tâm của tôi là phân đôi. Tôi đã tạo một khung dữ liệu giả nhỏ bên dưới: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
2
Phương pháp lấy mẫu / mô phỏng: monte carlo, bootstrapping, jackknifing, xác thực chéo, kiểm tra ngẫu nhiên và kiểm tra hoán vị
Tôi đang cố gắng tìm hiểu sự khác biệt giữa các phương pháp lấy mẫu khác nhau (mô phỏng Monte Carlo, bootstrapping tham số, bootstrapping không tham số, jackknifing, xác thực chéo, kiểm tra ngẫu nhiên và kiểm tra hoán vị) và thực hiện chúng trong bối cảnh của riêng …
1
Bootstrap so với jackknife
Cả hai phương pháp bootstrap và jackknife đều có thể được sử dụng để ước tính sai lệch và sai số chuẩn của ước tính và cơ chế của cả hai phương pháp lấy mẫu lại không khác nhau lớn: lấy mẫu bằng thay thế so với bỏ qua một …
3
Giải thích dự đoán biến đổi và / hoặc phản hồi
Tôi tự hỏi nếu nó làm cho một sự khác biệt trong việc giải thích cho dù chỉ phụ thuộc, cả phụ thuộc và độc lập, hoặc chỉ các biến độc lập được chuyển đổi nhật ký. Hãy xem xét trường hợp log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Tôi …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
3
Có thể giải thích bootstrap từ góc độ Bayes?
Ok, đây là một câu hỏi khiến tôi thức đêm. Thủ tục bootstrap có thể được hiểu là xấp xỉ một số thủ tục Bayes (ngoại trừ bootstrap Bayesian) không? Tôi thực sự thích cách "diễn giải" các số liệu thống kê mà tôi thấy rất mạch lạc và dễ …
1
Làm thế nào để xác định các thành phần chính quan trọng bằng cách sử dụng phương pháp bootstrapping hoặc Monte Carlo?
Tôi quan tâm đến việc xác định số lượng mẫu quan trọng được đưa ra từ Phân tích thành phần chính (PCA) hoặc Phân tích chức năng trực giao thực nghiệm (EOF). Tôi đặc biệt quan tâm đến việc áp dụng phương pháp này vào dữ liệu khí hậu. Trường …
40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.