Вопросы с тегом «bootstrap»

У меня есть вопрос относительно правильной методики начальной загрузки для использования с данными, где присутствует сильная кластеризация. Мне было поручено оценить многомерную модель прогнозирования смешанных эффектов для данных страховых требований путем оценки текущей базовой модели на более поздних данных о претензиях, чтобы определить, насколько хорошо модель прогнозирует, какие эпизоды медицинской …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Я довольно плохо знаком со статистикой. Концепция начальной загрузки меня смутила. Я знаю, что для нормального распределения выборки необходимо использовать определенные тесты, такие как t-критерий. В случаях, когда данные обычно не распространяются, запрос «начальной загрузки» в t-тестах в SPSS обойдёт ли это проблему ненормальности? Если да, то является ли t-статистика, …

15 nonparametric  bootstrap 

«Проверка правильности начальной загрузки» / «перекрестная проверка повторной выборки» является новой для меня, но обсуждалась путем ответа на этот вопрос . Я собираю, что это включает 2 типа данных: реальные данные и моделируемые данные, где данный набор моделируемых данных генерируется из реальных данных путем повторной выборки с заменой, пока моделируемые …

15 cross-validation  bootstrap  validation  resampling 

При использовании начальной загрузки для оценки модели я всегда думал, что образцы из пакета были непосредственно использованы в качестве тестового набора. Однако, похоже, что это не относится к устаревшему подходу scikit-learnBootstrap , который, похоже, строит тестовый набор из чертежа с заменой из подмножества данных из пакета. Что за статистическое обоснование …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

Я просто хотел спросить, какие, по вашему мнению, лучшие из доступных книг по начальной загрузке. Я имею в виду не только то, что написано его разработчиками. Не могли бы вы указать, какой учебник, по вашему мнению, лучше всего подходит для начальной загрузки и отвечает следующим критериям? Философская / эпистемологическая основа …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

Предположим, что кто-то выполняет так называемый непараметрический бутстрап, рисуя выборок размером n каждая из исходных n наблюдений с заменой. Я полагаю, что эта процедура эквивалентна оценке кумулятивной функции распределения по эмпирическому cdf:BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function и затем получение образцов начальной загрузки путем моделирования наблюдений из оцененных cdf B раз подряд.nnnBBB Если я …

14 bootstrap  sample-size  sample  small-sample  finite-population 

Я читаю главу о частой статистике из книги Кевина Мерфи « Машинное обучение - вероятностная перспектива ». Раздел по начальной загрузке гласит: Бутстрап является простой техникой Монте-Карло для аппроксимации распределения выборки. Это особенно полезно в тех случаях, когда оценка является сложной функцией истинных параметров. Идея проста. Если бы мы знали …

14 bootstrap  frequentist 

У меня возникли проблемы, чтобы понять, как использовать начальную загрузку для расчета интервалов прогнозирования для модели линейной регрессии. Может кто-нибудь наметить пошаговую процедуру? Я искал через Google, но на самом деле ничего не имеет смысла для меня. Я понимаю, как использовать начальную загрузку для расчета доверительных интервалов для параметров модели.

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

Недавно я искал способы повторной выборки временных рядов таким образом, чтобы Приблизительно сохраняйте автокорреляцию длительных процессов памяти. Сохраните область наблюдений (например, пересчитанный временной ряд целых чисел все еще является временным рядом целых чисел). Может влиять только на некоторые весы, если требуется. Я придумал следующую схему перестановок для временного ряда длиной …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

Я хочу знать, является ли процесс, описанный ниже, действительным / приемлемым и доступно ли любое обоснование. Идея: контролируемые алгоритмы обучения не предполагают базовых структур / распределений данных. В конце дня они выводят точечные оценки. Я надеюсь как-то количественно оценить неопределенность оценок. Теперь процесс построения модели ML по своей природе является …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

У меня есть вектор чисел, который я загрузил здесь (... / code / MyData.Rdata), используя dput. Я хотел бы получить bca ci, поэтому я написал этот код: my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) Но когда я запускаю следующее, я получаю это: …

14 r  bootstrap 

Если все, что вы делаете, это повторная выборка из эмпирического распределения, почему бы просто не изучить эмпирическое распределение? Например, вместо того, чтобы изучать изменчивость путем повторной выборки, почему бы просто не определить количественно изменчивость по эмпирическому распределению?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

В настоящее время я пытаюсь разобраться в некоторых вещах, касающихся параметрической начальной загрузки. Большинство вещей, вероятно, тривиально, но я все еще думаю, что, возможно, что-то пропустил. Предположим, я хочу получить доверительные интервалы для данных с помощью параметрической процедуры начальной загрузки. Итак, у меня есть этот образец, и я предполагаю, что …

13 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

Если в стандартных регрессиях OLS нарушаются два предположения (нормальное распределение ошибок, гомоскедастичность), является ли начальная загрузка стандартных ошибок и доверительных интервалов подходящей альтернативой для получения значимых результатов в отношении значимости коэффициентов регрессора? Тесты значимости с загруженными стандартными ошибками и доверительными интервалами все еще работают с гетероскедастичностью? Если да, то какие …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity