Вопросы с тегом «truncation»

Обесцвечивание данных означает замену крайних значений набора данных определенным значением процентиля с каждого конца, в то время как Обрезка или Усечение включает удаление этих предельных значений. Я всегда вижу, что оба метода обсуждаются как жизнеспособный вариант, чтобы уменьшить влияние выбросов при вычислении статистики, такой как среднее значение или стандартное отклонение, …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing 

В книге « Статистические модели и методы для данных за всю жизнь» написано: Цензура: когда наблюдение является неполным по какой-либо случайной причине. Обрезание: когда неполный характер наблюдения обусловлен систематическим процессом отбора, присущим дизайну исследования. Что подразумевается под «систематическим процессом отбора, присущим дизайну исследования» в определении усечения? В чем разница между …

30 self-study  censoring  truncation 

Рассмотрим независимых выборок S, полученных из случайной величины X, которая, как предполагается, следует усеченному распределению (например, усеченному нормальному распределению ) известных (конечных) минимальных и максимальных значений a и b, но неизвестных параметров μ и σ 2 . Если Х следовали неусеченной распределение, максимального правдоподобия оценок ц и σ 2 для …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

Здесь «усечение» подразумевает снижение точности случайных чисел, а не усечение последовательности случайных чисел. Например, если у меня есть действительно случайных чисел (взятых из любого распределения, например, нормальных, равномерных и т. Д.) С произвольной точностью, и я обрезаю все числа, так что в итоге я получаю набор из чисел, каждое из …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

В исследовательской статье об анализе чувствительности модели обыкновенного дифференциального уравнения динамической системы автор представил распределение параметра модели в виде нормального распределения (среднее = 1e-4, std = 3e-5), усеченного до диапазона [0.5e -4 1,5е-4]. Затем он использует образцы из этого усеченного распределения для моделирования модели. Что значит иметь усеченный дистрибутив и …

14 distributions  simulation  truncation 

Это мой первый пост. Я действительно благодарен за это сообщество. Я пытаюсь проанализировать данные продольного счета, которые укорочены до нуля (вероятность того, что переменная отклика = 0 равна 0), а среднее значение! = Дисперсия, поэтому для пуассона было выбрано отрицательное биномиальное распределение. Функции / команды, которые я исключил: р Функция …

13 r  stata  count-data  panel-data  truncation 

Как мне выбрать образец из следующего дистрибутива? x ∼ B ( α , β) , х > к x∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Если не слишком велико, то выборка отклонения может быть лучшим подходом, но я не уверен, как действовать, когда k велико. Возможно, есть какое-то …

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

У меня есть вопрос о том, как вписать проблему цензуры в JAGS. Я наблюдаю нормальную двумерную смесь, где значения Х имеют погрешность измерения. Я хотел бы смоделировать истинные базовые «средства» наблюдаемых цензурированных значений. ⌈ хт т у й+ ϵ ⌉ = xО Ь сек е г V е г ε …

10 mcmc  censoring  truncation  jags 

Я пытаюсь вписать модель с дискретным временем в R, но я не уверен, как это сделать. Я читал, что вы можете организовать зависимую переменную в разных строках, по одной для каждого временного наблюдения, и использовать glmфункцию со ссылкой logit или cloglog. В этом смысле, у меня есть три колонки: ID, …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

Я хочу моделировать с нормальной плотностью (скажем, среднее = 1, SD = 1), но хочу только положительные значения. Одним из способов является симуляция с нормой и получение абсолютного значения. Я думаю об этом как о сложенном нормальном. Я вижу в R есть функции для генерации усеченной случайной величины. Если я …

9 normal-distribution  simulation  truncation