Perguntas com a marcação «truncation»

Winsorizing data significa substituir os valores extremos de um conjunto de dados por um determinado valor percentual de cada extremidade, enquanto Recortar ou Truncar envolve remover esses valores extremos. Eu sempre vejo os dois métodos discutidos como uma opção viável para diminuir o efeito de valores discrepantes ao calcular estatísticas …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing 

No livro Modelos Estatísticos e Métodos para Dados da Vida , está escrito: Censura: Quando uma observação é incompleta devido a alguma causa aleatória. Truncamento: quando a natureza incompleta da observação se deve a um processo de seleção sistemático inerente ao desenho do estudo. O que se entende por "processo …

30 self-study  censoring  truncation 

Considere amostras independentes S obtidas de uma variável aleatória X que se supõe seguir uma distribuição truncada (por exemplo, uma distribuição normal truncada ) de valores mínimos e máximos conhecidos (finitos) a e b, mas com parâmetros desconhecidos μ e σ 2 . Se X seguido uma distribuição não-truncada, os …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

Aqui 'truncar' implica reduzir a precisão dos números aleatórios e não truncar a série de números aleatórios. Por exemplo, se eu tiver números verdadeiramente aleatórios (extraídos de qualquer distribuição, por exemplo, normal, uniforme etc.) com precisão arbitrária e truncar todos os números para que, finalmente, acabe com um conjunto de …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

Em um artigo de pesquisa sobre análise de sensibilidade de um modelo de equação diferencial ordinária de um sistema dinâmico, o autor forneceu a distribuição de um parâmetro de modelo como Distribuição normal (média = 1e-4, std = 3e-5) truncada no intervalo [0,5e -4 1,5e-4]. Ele então usa amostras dessa …

14 distributions  simulation  truncation 

Este é o meu primeiro post. Sou verdadeiramente grato por esta comunidade. Estou tentando analisar dados de contagem longitudinal zero truncado (probabilidade de que a variável de resposta = 0 seja 0) e a média! = Variância, de modo que uma distribuição binomial negativa foi escolhida sobre um poisson. Funções …

13 r  stata  count-data  panel-data  truncation 

Como devo coletar amostras com eficiência da seguinte distribuição? x∼B(α,β), x>kx∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Se não for muito grande, a amostragem por rejeição pode ser a melhor abordagem, mas não sei como proceder quando for grande. Talvez exista alguma aproximação assintótica que possa ser aplicada?kkkkkk

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

Eu tenho uma pergunta sobre como ajustar um problema de censura no JAGS. Observo uma mistura bivariada normal onde os valores X apresentam erro de medição. Eu gostaria de modelar os verdadeiros "meios" subjacentes dos valores censurados observados. ⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) …

10 mcmc  censoring  truncation  jags 

Estou tentando ajustar um modelo de tempo discreto no R, mas não sei como fazê-lo. Eu li que você pode organizar a variável dependente em linhas diferentes, uma para cada observação no tempo, e usar a glmfunção com um link logit ou cloglog. Neste sentido, tem três colunas: ID, Event(1 …

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 

Desejo simular a partir de uma densidade normal (digamos, média = 1, dp = 1), mas quero apenas valores positivos. Uma maneira é simular a partir do normal e pegar o valor absoluto. Penso nisso como um normal dobrado. Vejo em R que existem funções para geração de variáveis ​​aleatórias …

9 normal-distribution  simulation  truncation 

Eu tenho uma variável dependente que pode variar de 0 a infinito, com 0s sendo realmente observações corretas. Entendo que os modelos de censura e Tobit só se aplicam quando o valor real de é parcialmente desconhecido ou ausente, caso em que os dados são considerados truncados. Mais algumas informações …

9 regression  censoring  truncation  tobit-regression 

Eu gostaria de gerar dados aleatórios a partir de uma distribuição normal restrita usando R. Por exemplo, eu posso querer simular uma variável de uma distribuição normal com mean=3, sd= 2e quaisquer valores maiores que 5 são reamostrados da mesma distribuição normal. Assim, para a função geral, eu poderia fazer …

9 r  normal-distribution  simulation  truncation 

Estou fazendo uma análise de sobrevivência em R com o survivalpacote. Acho que estou trabalhando com dados truncados à esquerda, mas não tenho muita certeza de como lidar com isso. Eu tenho uma coorte de pacientes diagnosticados entre 1990 e 2012. Todos os pacientes têm um tempo de diagnóstico bem …

8 r  survival  cox-model  truncation 

Suponha que eu tenha variáveis ​​aleatórias normais independentesnnn X1∼N(μ1,σ21)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) e . Como caracterizaria a densidade de se a distribuição de cada é truncada para dentro ? Em outras palavras, estou amostrando distribuições normais independentes, descartando amostras fora de de cada média …

8 r  normal-distribution  pdf  truncation  saddlepoint-approximation 

Desculpe pelo título longo, mas meu problema é bastante específico e difícil de explicar em um título. Atualmente, estou aprendendo sobre o Modelo Roy (análise de efeito do tratamento). Há uma etapa de derivação nos meus slides, que eu não entendo. Calculamos o resultado esperado com o tratamento no grupo …

8 normal-distribution  causality  bivariate  truncation