Perguntas com a marcação «bootstrap»

O bootstrap é um método de reamostragem para estimar a distribuição amostral de uma estatística.

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Quando / por que a tendência central de uma simulação de reamostragem difere acentuadamente do valor observado?
Deve-se sempre esperar que a tendência central (isto é, média e / ou mediana) de uma amostra com bootstrap seja semelhante ao valor observado? Nesse caso em particular, tenho respostas distribuídas exponencialmente para sujeitos em duas condições (não realizei o experimento, só tenho os dados). Fui encarregado de ajustar o …
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Por que um modelo estatístico superajustaria se recebesse um grande conjunto de dados?
Meu projeto atual pode exigir que eu construa um modelo para prever o comportamento de um determinado grupo de pessoas. o conjunto de dados de treinamento contém apenas 6 variáveis ​​(id é apenas para fins de identificação): id, age, income, gender, job category, monthly spend em que monthly spendé a …
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Calcular valor p no bootstrap emparelhado
Encontrei um novo artigo do grupo de PNL de Berkeley sobre testes estatísticos, Uma Investigação Empírica de Significância Estatística na PNL . Existe um pseudocódigo para calcular um valor-p no artigo, basicamente, a ideia é que o conjunto de amostras de seja amostrado com a substituição dos dados . Então …
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Parâmetro inicializado e estimativas de ajuste com não normalidade para modelos de equações estruturais
Contexto: No contexto da modelagem de equações estruturais, não tenho normalidade de acordo com o teste de Mardia, mas os índices univariados de assimetria e curtose são menores que 2,0. Questões: As estimativas de parâmetro (estimativas de coeficiente) devem ser avaliadas usando bootstrapping (1000 repetições) com métodos corrigidos de viés? …
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Bootstrap vs integração numérica
Meu entendimento da abordagem de bootstrap é baseado na estrutura de Wasserman (quase literalmente): Seja uma estatística ( é a amostra iid retirada da distribuição ). Suponha que queremos estimar - a variação de dada .Tn= g(X1, . . . ,Xn)Tn=g(X1,...,Xn)T_n = g(X_1, ..., X_n)XEuXEuX_iFFFVF(Tn)VF(Tn)V_F(T_n)TnTnT_nFFF A abordagem de autoinicialização segue …
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Bootstrapping com um pequeno número de observações
Digamos que eu coletei um pequeno número (N) de observações para uma hipótese que eu gostaria de testar. Eu poderia usar o método de autoinicialização para produzir uma distribuição de amostra para o resultado médio de N observações, mas estou preocupado que esse modelo possa quebrar quando N ficar muito …
8 bootstrap 
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Correção de comparações múltiplas para comparações dependentes
Em deste blog postar os autores discutem simultaneamente estimar quantis, e construção de um envelope simultâneo da confiança para a estimativa que abrange toda a função quantil. Eles fazem isso iniciando e calculando os intervalos de confiança no momento e aplicando uma correção do tipo Bonferroni para múltiplas comparações. Como …
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