Вопросы с тегом «bootstrap»

У меня есть модель выживания с пациентами, размещенными в больницах, которая включает случайный эффект для больниц. Случайный эффект имеет гамма-распределение, и я пытаюсь сообщить о «значимости» этого термина в легко понятной шкале. Я нашел следующие ссылки, в которых используется Медианное соотношение рисков (немного похожее на Медианный коэффициент вероятности), и рассчитал …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

В настоящее время я работаю над оценками биомассы с использованием спутниковых изображений. Я быстро определю фон своего вопроса, а затем объясню статистический вопрос, над которым я работаю. Фон проблема Я пытаюсь оценить биомассу во Франции. Мой ответ - объемная плотность паровой древесины (в ), которая более или менее пропорциональна биомассе …

10 bootstrap 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Может ли группа рекомендовать хороший вводный текст / ресурс по применяемым методам повторной выборки? В частности, меня интересуют альтернативы классическим параметрическим тестам (например, t-тестам, ANOVA, ANCOVA) для сравнения групп, когда такие предположения, как нормальность, явно нарушаются. Пример типа проблемы, который я хотел бы изучить для лучшего решения, может включать что-то …

10 references  bootstrap  resampling 

Я заинтересован в получении начального доверительного интервала для количества X, когда это количество измеряется 10 раз в каждом из 10 человек. Один из подходов состоит в том, чтобы получить среднее значение для отдельного человека, а затем загрузить средства (например, пересчитать средства с заменой). Другой подход заключается в том, чтобы выполнить …

10 confidence-interval  bootstrap 

Из Quick-R Роберта Кабакова у меня есть # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

Прежде всего: Из того, что я понял, остатки начальной загрузки работают следующим образом: Подгоните модель к данным Рассчитать остатки Пересчитайте остатки и добавьте их к 1. Подгоните модель к новому набору данных из 3. Повторите nвремя, но всегда добавляйте пересчитанные остатки к подгонке от 1. Пока это правильно? Я хочу …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

С помощью начальной загрузки я вычисляю значения p тестов значимости, используя два метода: повторная выборка в соответствии с нулевой гипотезой и подсчет результатов, по крайней мере, таких же экстремальных, как исход исходных данных повторная выборка в соответствии с альтернативной гипотезой и подсчет результатов, по крайней мере, столь же далеких от …

10 statistical-significance  bootstrap  p-value 

У меня есть бинарная модель логистической регрессии с DV (болезнь: да / нет) и 5 ​​предикторами (демография [возраст, пол, курение табака (да / нет)], медицинский индекс (порядковый номер) и одно случайное лечение [да / нет ]). Я также смоделировал все двусторонние условия взаимодействия. Основные переменные центрированы, и нет признаков мультиколлинеарности …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Просто хочу проверить некоторые рассуждения. Если мой исходный образец имеет размер и я загружаю его, то мой мыслительный процесс выглядит следующим образом:Nnn n-11N1n\frac{1}{n} - это шанс любого наблюдения, взятого из исходного образца. Чтобы гарантировать, что следующая ничья не является ранее наблюдавшимся наблюдением, мы ограничиваем размер выборки до . Таким образом, …

9 sampling  bootstrap  sample-size  subsampling 

Я изучаю начальную загрузку как средство оценки дисперсии выборочной статистики. У меня есть одно основное сомнение. Цитата из http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • Сколько наблюдений мы должны пересчитать? Хорошее предложение - оригинальный размер выборки. Как мы можем пересчитать столько наблюдений, сколько в исходной выборке? Если у меня размер выборки 100, и я …

9 sampling  bootstrap  resampling 

Поскольку стандартная ошибка линейной регрессии обычно задается для переменной отклика, мне интересно, как получить доверительные интервалы в другом направлении - например, для x-перехвата. Я могу представить, что это может быть, но я уверен, что должен быть прямой способ сделать это. Ниже приведен пример того, как R визуализировать это: set.seed(1) x …

9 r  regression  confidence-interval  bootstrap 

Не приводит ли это к переоснащению? Могут ли мои результаты быть более надежными, если я добавлю процедуру «домкрат» или процедуру начальной загрузки как часть анализа?

9 multiple-regression  bootstrap  reliability  overfitting  jackknife