Perguntas com a marcação «bootstrap»

Meu problema: estudo randomizado em grupo paralelo, com uma distribuição muito correta do resultado primário. Não quero assumir a normalidade e usar ICs de 95% com base normal (ou seja, usando 1,96 X SE). Sinto-me à vontade para expressar a medida da tendência central como mediana, mas minha pergunta é …

27 confidence-interval  bootstrap  median  clinical-trials 

Vindo do campo da visão computacional, frequentemente utilizei o método RANSAC (Random Sample Consensus) para ajustar modelos a dados com muitos outliers. No entanto, nunca o vi usado por estatísticos, e sempre tive a impressão de que não era considerado um método "estatisticamente correto". Por que? É de natureza aleatória, …

26 outliers  bootstrap  robust 

Ao longo do tempo, assumimos que nossa estatística é uma função de alguns dados X 1 , … X n que são extraídos da função de distribuição F ; a função de distribuição empírica da nossa amostra é F . Então θ ( F ) é a estatística visto como …

25 probability  mathematical-statistics  bootstrap  asymptotics  consistency 

Portanto, essa pergunta é um pouco confusa, mas incluirei gráficos coloridos para compensar isso! Primeiro os antecedentes e depois as perguntas. fundo Digamos que você tenha uma distribuição multinomial dimensional com probailites iguais nas categorias. Seja as contagens normalizadas ( ) dessa distribuição, ou seja:nnnnnnπ=(π1,…,πn)π=(π1,…,πn)\pi = (\pi_1, \ldots, \pi_n)ccc (c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c1,…,cn)∼Multinomial(1/n,…,1/n)πi=cin(c_1, …

24 distributions  bayesian  bootstrap  multinomial  dirichlet-distribution 

Qual é o método de amostragem mais apropriado para avaliar o desempenho de um classificador em um conjunto de dados específico e compará-lo com outros classificadores? A validação cruzada parece ser uma prática padrão, mas li que métodos como o .632 bootstrap são uma opção melhor. Como acompanhamento: A escolha …

24 machine-learning  classification  predictive-models  cross-validation  bootstrap 

Eu estive pesquisando o pacote de inicialização no R e, embora tenha encontrado uma série de boas instruções sobre como usá-lo, ainda não encontrei nada que descreva exatamente o que está acontecendo "nos bastidores". Por exemplo, neste exemplo , o guia mostra como usar os coeficientes de regressão padrão como …

22 r  regression  bootstrap  regression-coefficients 

Estou com problemas para entender o que é um processo bayesiano de inicialização e como isso seria diferente da inicialização normal. E se alguém pudesse oferecer uma revisão intuitiva / conceitual e uma comparação de ambos, isso seria ótimo. Vamos dar um exemplo. Digamos que temos um conjunto de dados …

21 bayesian  sampling  bootstrap 

Estou aplicando um modelo linear aos meus dados: yEu= β0 0+ β1xEu+ ϵEu,ϵEu∼ N( 0 , σ2) .yEu=β0 0+β1xEu+ϵEu,ϵEu∼N(0 0,σ2). y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}x_{i}+\epsilon_{i}, \quad\epsilon_{i} \sim N(0,\sigma^{2}). Gostaria de estimar o intervalo de confiança (IC) dos coeficientes ( , ) usando o método de autoinicialização. Existem duas maneiras de aplicar o método de …

21 regression  bootstrap 

Realizamos um teste de divisão de um novo recurso do produto e queremos avaliar se o aumento da receita é significativo. Definitivamente, nossas observações não são distribuídas normalmente (a maioria de nossos usuários não gasta e, naquelas que gastam, é fortemente direcionada a muitos pequenos gastadores e alguns grandes). Decidimos …

19 bootstrap  outliers 

(ignore o código R, se necessário, pois minha pergunta principal é independente do idioma) Se eu quiser olhar para a variabilidade de uma estatística simples (ex: média), sei que posso fazê-lo via teoria como: x = rnorm(50) # Estimate standard error from theory summary(lm(x~1)) # same as... sd(x) / sqrt(length(x)) …

19 r  bootstrap  nonlinear-regression 

Como posso calcular o intervalo de confiança de uma média em uma amostra distribuída normalmente? Entendo que os métodos de autoinicialização são comumente usados ​​aqui, mas estou aberto a outras opções. Enquanto procuro uma opção não paramétrica, se alguém puder me convencer de que uma solução paramétrica é válida, tudo …

19 confidence-interval  nonparametric  bootstrap  descriptive-statistics  skewness 

Digamos que eu tenha uma amostra e a amostra de bootstrap dessa amostra para um estastítico (por exemplo, a média). Como todos sabemos, esta amostra de bootstrap estima a distribuição amostral do estimador da estatística.χχ\chi Agora, a média dessa amostra de bootstrap é uma estimativa melhor da estatística da população …

18 estimation  bootstrap 

Suponha que eu tenha dados com dois grupos independentes: g1.lengths <- c (112.64, 97.10, 84.18, 106.96, 98.42, 101.66) g2.lengths <- c (84.44, 82.10, 83.26, 81.02, 81.86, 86.80, 85.84, 97.08, 79.64, 83.32, 91.04, 85.92, 73.52, 85.58, 97.70, 89.72, 88.92, 103.72, 105.02, 99.48, 89.50, 81.74) group = rep (c ("g1", "g2"), c …

18 r  hypothesis-testing  bootstrap  small-sample  permutation-test 

Enquanto estudava o intervalo de confiança baseado em bootstrap, li uma vez a seguinte declaração: Se a distribuição de autoinicialização estiver inclinada para a direita, o intervalo de confiança baseado em autoinicialização incorpora uma correção para mover os terminais ainda mais para a direita; isso pode parecer contra-intuitivo, mas é …

17 confidence-interval  bootstrap 

Atualmente, estou lendo "All of Statistics", de Larry Wasserman, e intrigado com algo que ele escreveu no capítulo sobre estimativa de funções estatísticas de modelos não paramétricos. Ele escreveu "Às vezes, podemos encontrar o erro padrão estimado de uma função estatística fazendo alguns cálculos. No entanto, em outros casos, não …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error