Câu hỏi được gắn thẻ «bootstrap»

Khi đọc về cách xấp xỉ phân phối của mẫu có nghĩa là tôi đã bắt gặp phương pháp bootstrap không theo tỷ lệ. Rõ ràng người ta có thể xấp xỉ phân phối X¯n- μX¯n-μ\bar{X}_n-\mu bởi sự phân bố của X¯*n- X¯nX¯n*-X¯n\bar{X}_n^*-\bar{X}_n , nơi X¯*nX¯n*\bar{X}_n^* biểu thị giá trị …

13 distributions  bootstrap  resampling  centering 

Bootstrapping hoạt động tốt để truy cập độ không đảm bảo trong ước tính trung bình, tuy nhiên tôi nhớ đọc ở đâu đó bootstrap không làm tốt công việc đánh giá độ không đảm bảo trong ước lượng lượng tử (đặc biệt là trung vị). Tôi không nhớ mình …

13 references  bootstrap  median 

Giả sử tôi có hai tập dữ liệu với n quan sát các cặp dữ liệu của biến độc lập x và biến phụ thuộc y mỗi biến . Chúng ta hãy giả sử thêm rằng tôi muốn tạo phân phối độ dốc hồi quy cho mỗi dữ liệu được …

13 regression  statistical-significance  bootstrap 

Tôi nghĩ rằng tôi hiểu các nguyên tắc cơ bản của bootstrapping hoạt động như thế nào , nhưng tôi không chắc tôi hiểu làm thế nào tôi có thể sử dụng bootstrapping để lựa chọn mô hình hoặc để tránh bị quá mức. Ví dụ, đối với lựa chọn …

13 model-selection  cross-validation  bootstrap 

Tôi đang chạy mô hình phương trình cấu trúc (SEM) trong A-mốt 18. Tôi đang tìm kiếm 100 người tham gia cho thí nghiệm của mình (được sử dụng một cách lỏng lẻo), được coi là có thể không đủ để tiến hành SEM thành công. Tôi đã được nhắc …

13 modeling  sample-size  bootstrap  sem 

Những thử nghiệm nào có sẵn để thử nghiệm hai mẫu độc lập cho giả thuyết null mà chúng đến từ các quần thể có cùng độ lệch? Có một thử nghiệm 1 mẫu cổ điển để xem độ nghiêng có bằng một số cố định hay không (thử nghiệm …

13 hypothesis-testing  distributions  bootstrap  moments  l-moments 

Tôi đang kiểm tra sự bình đẳng của các phương tiện bằng cách sử dụng kiểm tra t của Welch. Phân phối cơ bản khác xa so với bình thường (sai lệch nhiều hơn so với ví dụ trong một cuộc thảo luận liên quan ở đây ). Tôi có …

12 normal-distribution  t-test  bootstrap  central-limit-theorem  approximation 

Câu hỏi: Bootstrapping vượt trội hơn so với jackknifing; tuy nhiên, tôi tự hỏi liệu có những trường hợp trong đó jackknifing là lựa chọn duy nhất hoặc ít nhất là khả thi để mô tả tính không chắc chắn từ các ước tính tham số. Ngoài ra, trong các …

12 machine-learning  cross-validation  bootstrap  maximum-entropy  jackknife 

Tôi đã tự hỏi làm thế nào các CIs bootstrap (và BCa trong barticular) thực hiện trên dữ liệu phân phối bình thường. Dường như có rất nhiều công việc kiểm tra hiệu suất của chúng trên các loại phân phối khác nhau, nhưng không thể tìm thấy bất cứ …

12 confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling 

Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …

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 

Tôi có hai mẫu bị sai lệch nhiều và đang cố gắng sử dụng bootstrapping để so sánh phương tiện của chúng bằng cách sử dụng thống kê t. Các thủ tục chính xác để làm điều đó là gì? Quá trình tôi đang sử dụng Tôi lo ngại về …

12 hypothesis-testing  t-test  bootstrap 

Tôi lo ngại về vấn đề tôi muốn khởi động giá trị p để ước tính từ dữ liệu được nhân đôi (MI), nhưng tôi không rõ cách kết hợp các giá trị p trên các bộ MI.θθ\theta Đối với các tập dữ liệu MI, cách tiếp cận tiêu chuẩn …

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

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 …

12 bayesian  bootstrap 

Bootstrap, ở dạng tiêu chuẩn của nó, có thể được sử dụng để tính khoảng tin cậy của các số liệu thống kê ước tính với điều kiện là các quan sát là iid. I. Visser et al. trong " Khoảng tin cậy cho các tham số mô hình Markov …

12 confidence-interval  bootstrap  hidden-markov-model 

Tôi muốn sử dụng bootstrapping để ước tính khoảng tin cậy cho các tham số ước tính từ bộ dữ liệu bảng điều khiển với N = 250 hãng và T = 50 tháng. Việc ước tính các tham số tốn kém về mặt tính toán (vài ngày tính toán) …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter