bootstrap पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास डेटा के साथ उपयोग करने के लिए उचित बूटस्ट्रैपिंग तकनीक के बारे में एक प्रश्न है जहां मजबूत क्लस्टरिंग मौजूद है। मुझे एक बहुभिन्नरूपी मिश्रित प्रभाव का आकलन करने का काम सौंपा गया है, जो बीमा दावों के डेटा पर मौजूदा बेसलाइन मॉडल को अधिक हाल के दावों …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

मैं आंकड़ों के लिए काफी नया हूं। बूटस्ट्रैपिंग की अवधारणा मुझे भ्रमित कर रही है। मुझे पता है कि नमूना परीक्षण की सामान्यता को कुछ परीक्षणों जैसे कि टी-टेस्ट का उपयोग करना आवश्यक है। ऐसे मामलों में जब एसपीएसएस में टी-टेस्ट में "बूटस्ट्रैपिंग" का अनुरोध करके डेटा को सामान्य रूप …

15 nonparametric  bootstrap 

"बूटस्ट्रैप वेलिडेशन" / "रीसम्प्लिंग क्रॉस-वेलिडेशन" मेरे लिए नया है, लेकिन इस प्रश्न के उत्तर से चर्चा की गई थी । मैं इसे इकट्ठा करता हूं इसमें 2 प्रकार के डेटा शामिल हैं: वास्तविक डेटा और सिम्युलेटेड डेटा, जहां सिम्युलेटेड डेटा का एक सेट वास्तविक डेटा से उत्पन्न होता है, जब …

15 cross-validation  bootstrap  validation  resampling 

मॉडल मूल्यांकन के लिए बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करते समय, मैंने हमेशा सोचा कि आउट-ऑफ-बैग नमूने सीधे परीक्षण सेट के रूप में उपयोग किए जाते थे। हालाँकि, ऐसा प्रतीत नहीं होता है कि हटाए गए डरावने-सीखने केBootstrap दृष्टिकोण के लिए मामला है , जो आउट-ऑफ-द-बैग डेटा सब्मिट से ड्राइंग से परीक्षण …

15 cross-validation  bootstrap  random-forest  scikit-learn  bagging 

मैं सिर्फ यह पूछना चाहता हूं कि आपकी राय में बूटस्ट्रैप पर सबसे अच्छी उपलब्ध किताबें कौन सी हैं। इसके द्वारा मैं केवल अपने डेवलपर्स द्वारा लिखित एक का मतलब नहीं है। क्या आप यह बता सकते हैं कि निम्नलिखित मापदंड को शामिल करने वाले बूटस्ट्रैप के लिए कौन सी …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

ड्राइंग द्वारा एक प्रदर्शन तथाकथित गैर पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप मान लीजिए आकार के नमूने मूल से प्रत्येक प्रतिस्थापन के साथ टिप्पणियों। मेरा मानना ​​है कि यह प्रक्रिया आनुभविक cdf द्वारा संचयी वितरण समारोह का आकलन करने के बराबर है:BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function और फिर एक पंक्ति में अनुमानित cdf बार से टिप्पणियों का …

14 bootstrap  sample-size  sample  small-sample  finite-population 

मैं केविन मर्फी की पुस्तक " मशीन लर्निंग - ए प्रोबैबिस्टिस्टिक पर्सपेक्टिव " से लगातार आंकड़ों पर अध्याय पढ़ रहा हूं । बूटस्ट्रैप पर अनुभाग पढ़ता है: बूटस्ट्रैप नमूना वितरण को अनुमानित करने के लिए एक सरल मोंटे कार्लो तकनीक है। यह उन मामलों में विशेष रूप से उपयोगी है …

14 bootstrap  frequentist 

मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि रेखीय प्रतिगमन मॉडल के लिए पूर्वानुमान अंतराल की गणना करने के लिए बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग कैसे करें । क्या कोई चरण-दर-चरण प्रक्रिया को रेखांकित कर सकता है? मैंने Google के माध्यम से खोज की लेकिन कुछ भी वास्तव में मेरे लिए …

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

मैं हाल ही में समय श्रृंखला को फिर से शुरू करने के तरीकों की तलाश में था, उन तरीकों से लंबी मेमोरी प्रक्रियाओं के ऑटो-सहसंबंध को लगभग संरक्षित करते हैं। प्रेक्षणों के डोमेन को संरक्षित करें (उदाहरण के लिए पूर्णांक की एक पुनर्निर्मित समय श्रृंखला अभी भी पूर्णांकों की एक …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

मैं जानना चाहता हूं कि क्या नीचे वर्णित प्रक्रिया वैध / स्वीकार्य और उपलब्ध कोई औचित्य है। यह विचार: पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिदम डेटा के बारे में अंतर्निहित संरचनाओं / वितरणों को नहीं मानते हैं। दिन के अंत में वे आउटपुट पॉइंट अनुमान लगाते हैं। मैं किसी भी तरह अनुमानों की …

14 machine-learning  confidence-interval  bootstrap  supervised-learning  gbm 

मैं वर्तमान में पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप से संबंधित कुछ चीजों के बारे में अपना सिर प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। ज्यादातर चीजें शायद तुच्छ हैं, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि मैं कुछ याद कर सकता हूं। मान लीजिए कि मैं पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैप प्रक्रिया का उपयोग करके डेटा …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

मेरे पास उन संख्याओं का एक वेक्टर है जो मैंने यहां अपलोड किया है ... (/ कोड / MyData.Rdata) dput का उपयोग करके। मैं bca ci प्राप्त करना चाहूँगा इसलिए मैंने यह कोड लिखा है: my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) …

14 r  bootstrap 

यदि आप सभी कर रहे हैं, तो अनुभवजन्य वितरण से पुन: नमूना लिया जाता है, तो सिर्फ अनुभवजन्य वितरण का अध्ययन क्यों नहीं किया जाता है? उदाहरण के लिए, बार-बार नमूने द्वारा परिवर्तनशीलता का अध्ययन करने के बजाय, अनुभवजन्य वितरण से परिवर्तनशीलता का मात्र निर्धारण क्यों नहीं किया जाता है?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

यदि मानक OLS प्रतिगमन में दो मान्यताओं का उल्लंघन किया जाता है (त्रुटियों, समरूपता का सामान्य वितरण), तो मानक त्रुटियों को दूर करने के लिए मानक त्रुटियों पर विश्वास करने के लिए मानक त्रुटियों को बूटस्ट्रैप करना और आत्मविश्वास अंतराल एक उपयुक्त विकल्प है? क्या बूटस्ट्रैप्ड मानक त्रुटियों और आत्मविश्वास …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity