Вопросы с тегом «bootstrap»

Мне задали следующий вопрос в рамках домашней работы: Разработайте и внедрите имитационное исследование, чтобы изучить производительность начальной загрузки для получения 95% доверительных интервалов по среднему значению однофакторной выборки данных. Ваша реализация может быть в R или SAS. Аспектами эффективности, которые вы, возможно, захотите рассмотреть, являются покрытие доверительного интервала (т. Е. …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

Я читаю статью « Распространение ошибок методом Монте-Карло в геохимических расчетах», Anderson (1976), и есть кое-что, что я не совсем понимаю. Рассмотрим некоторые измеренные данные и программу, которая обрабатывает их и возвращает заданное значение. В статье эта программа используется, чтобы сначала получить лучшее значение, используя средства данных (то есть: ).{ …

12 bootstrap  monte-carlo  error 

В настоящее время я использую следующий процесс для загрузки многомерного временного ряда в R: Определить размеры блоков - запустить функцию b.starв npпакете, которая создает размер блока для каждой серии Выберите максимальный размер блока Запустить tsbootна любой серии, используя выбранный размер блока Используйте индекс из выходных данных начальной загрузки для восстановления …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

Я ищу ссылки для расчета доверительных интервалов для режима (в целом). Начальная загрузка может показаться естественным первым выбором, но, как обсуждал Романо (1988), стандартная загрузка завершается неудачно для режима и не предоставляет какого-либо простого решения. Что-то изменилось с тех пор, как эта статья? Каков наилучший способ расчета доверительных интервалов для …

11 confidence-interval  bootstrap  kernel-smoothing  mode 

контекст Это несколько похоже на этот вопрос , но я не думаю, что это точная копия. Когда вы смотрите, как инструкции о том, как выполнить тест гипотезы начальной загрузки, обычно утверждается, что можно использовать эмпирическое распределение для доверительных интервалов, но что вам нужно правильно запустить загрузку из распределения при нулевой …

11 confidence-interval  p-value  bootstrap 

Это похоже на Bootstrap: оценка находится вне доверительного интервала У меня есть некоторые данные, которые представляют количество генотипов в популяции. Я хочу оценить генетическое разнообразие, используя индекс Шеннона, а также создать доверительный интервал с помощью начальной загрузки. Я заметил, однако, что оценка с помощью начальной загрузки имеет тенденцию быть чрезвычайно …

11 r  confidence-interval  bootstrap  bias  diversity 

Я полный новичок :) Я делаю исследование с размером выборки 10 000 человек из примерно 745 000 человек. Каждый образец представляет «процентное сходство». Подавляющее большинство выборок составляет около 97% -98%, но некоторые составляют от 60% до 90%, то есть распределение сильно искажено. Около 0,6% результатов составляют 0%, но они будут …

11 bootstrap  sample-size  resampling 

У меня есть вопрос, касающийся интерпретации вызова tsboot в R. Я проверил документацию как Kendall, так и загрузочного пакета, но я не умнее, чем раньше. Когда я запускаю бутстрап, используя, например, пример из пакета Kendall, где статистикой теста является тау Кендалла: library(Kendall) # Annual precipitation entire Great Lakes # The …

11 r  bootstrap 

Простое применение методов начальной загрузки к проверке гипотез состоит в том, чтобы оценить доверительный интервал тестовой статистики , многократно вычисляя его по загрузочным выборкам (пусть статистика взятая из начальной загрузки, называется ). Мы отвергаем если предполагаемый параметр (который обычно равен 0) находится за пределами доверительного интервала . ; & thetas …

11 hypothesis-testing  bootstrap 

Я обычно имею дело с данными, в которых несколько человек измеряются несколько раз в каждом из двух или более состояний. Недавно я играл с моделированием смешанных эффектов, чтобы оценить доказательства различий между условиями, моделируя individualкак случайный эффект. Чтобы визуализировать неопределенность в отношении прогнозов из такого моделирования, я использовал начальную загрузку, …

11 confidence-interval  mixed-model  bootstrap  monte-carlo  simulation 

У меня есть следующий вопрос для курса, над которым я работаю: Проведите исследование методом Монте-Карло, чтобы оценить вероятности охвата стандартного нормального доверительного интервала начальной загрузки и базового доверительного интервала начальной загрузки. Выборка из нормальной популяции и проверка эмпирических показателей охвата для выборки среднего. Вероятности покрытия для стандартного нормального загрузочного CI …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

Метод начальной загрузки получил широкое распространение в последние годы, я также часто его использую, особенно потому, что обоснование довольно интуитивно понятно. Но это одна вещь, которую я не понимаю. Почему Efron решил выполнить повторную выборку с заменой, а не просто субсэмплирование путем случайного включения или исключения отдельных наблюдений? Я думаю, …

11 bootstrap  resampling  subsampling 

Я только что узнал о концепции начальной загрузки, и возникла наивная проблема: если мы всегда можем генерировать многочисленные примеры начальной загрузки наших данных, зачем вообще пытаться получить больше «реальных» данных? Я думаю, что у меня есть объяснение, пожалуйста, скажите мне, если я прав: я думаю, что процесс начальной загрузки уменьшает …

11 variance  bootstrap  bias 

tl; dr: Начиная с набора данных, сгенерированного под нулевым значением, я повторно проанализировал случаи с заменой и провел проверку гипотезы для каждого повторно выбранного набора данных. Эти проверки гипотез отклоняют ноль более 5% времени. В приведенном ниже очень простом моделировании я генерирую наборы данных с X∼N(0,1)⨿Y∼N(0,1)X∼N(0,1)⨿Y∼N(0,1)X \sim N(0,1) \amalg Y …

10 r  bootstrap  simulation  resampling 

Я сделал начальную загрузку со смешанной моделью (несколько переменных с взаимодействием и одна случайная величина). Я получил этот результат (только частичный): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias std. error t1* 4.887383e+01 -1.677061e+00 4.362948e-01 t2* 3.066825e+01 1.264024e+00 …

10 r  confidence-interval  bootstrap  bias