bootstrap पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास आबादी से एक नमूना (आकार 250) है। मुझे जनसंख्या के वितरण की जानकारी नहीं है। मुख्य प्रश्न: मैं जनसंख्या के 1 सेंट- परसेंटाइल का एक बिंदु अनुमान चाहता हूं , और फिर मैं अपने बिंदु अनुमान के आसपास 95% विश्वास अंतराल चाहता हूं। मेरा बिंदु अनुमान नमूना 1 …

9 confidence-interval  bootstrap  quantiles  extreme-value 

मुझे अन्य पोस्टों से पता चला है कि कोई भी लसो मॉडल में प्रवेश करने वाले पूर्वसूचक चरों के लिए 'महत्व' या 'महत्व' को प्रदर्शित नहीं कर सकता क्योंकि उन चरों के पी-मान या मानक विचलन की गणना करना अभी भी प्रगति पर है। उस तर्क के तहत, क्या यह …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

मुझे पता है कि यदि आप कई बार सेट किए गए डेटा से पुनः नमूना लेते हैं और प्रत्येक बार माध्य की गणना करते हैं, तो ये साधन एक सामान्य वितरण (सीएलटी द्वारा) का पालन करेंगे। इस प्रकार, आप डेटा सेट की संभाव्यता वितरण पर कोई अनुमान लगाए बिना डेटा …

9 distributions  confidence-interval  bootstrap  resampling 

चलो अलग टिप्पणियों (कोई संबंध) हो। चलो निरूपित एक बूटस्ट्रैप नमूना (अनुभवजन्य CDF से एक नमूना) और जाने । खोजें और ।एक्स1, । । । ,एक्सnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}एक्स*1, । । । ,एक्स*nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*}एक्स¯*n=1nΣnमैं = १एक्स*मैंX¯n∗=1n∑i=1nXi∗\bar{X}_{n}^{*}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}^{*}इ(एक्स¯*n)E(X¯n∗)E(\bar{X}_{n}^{*})V a r (एक्स¯*n)Var(X¯n∗)\mathrm{Var}(\bar{X}_{n}^{*}) मेरे पास अब तक जो है प्रत्येक में प्रायिकता so और जो एक्स*मैंXi∗X_{i}^{*}एक्स1, । । …

9 self-study  variance  bootstrap  cdf  conditional-expectation 

मैंने हाल ही में "डबल / ट्रिपल बूटस्ट्रैप" या "पुनरावृति बूटस्ट्रैप" का उल्लेख किया है। जैसा कि मैं समझता हूं, प्रत्येक बूटस्ट्रैप नमूना फिर से बूटस्ट्रैप किया गया है। मुद्दा क्या है? इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है?

9 bootstrap 

मुझे एक समस्या है कि मुझे लगता है कि यह सरल होना चाहिए, लेकिन यह पता नहीं लगा सकता। मैं बीज परागण को देख रहा हूं, मेरे पास पौधे (n = 36) हैं जो गुच्छों में फूल हैं, मैं प्रत्येक पौधे से 3 फूल गुच्छों का नमूना लेता हूं, और …

9 r  distributions  bootstrap  zero-inflation 

निम्नलिखित आलेख इस लेख से लिए गए हैं । मैं बूटस्ट्रैप करने के लिए नौसिखिया हूं और R bootपैकेज के साथ रैखिक मिश्रित मॉडल के लिए पैरामीट्रिक, सेमीपैरेट्रिक और नॉनपैमेट्रिक बूटस्ट्रैपिंग बूटस्ट्रैपिंग को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं । आर कोड यहाँ मेरा Rकोड है: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) …

9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 

मान लीजिए कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल जो सभी मानक प्रतिगमन (गॉस-मार्कोव) मान्यताओं को पूरा करता है। हम में रुचि रखते हैं ।yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ=1/β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1 प्रश्न 1: अच्छी तरह से परिभाषित होने के लिए के वितरण के लिए कौन सी धारणाएं आवश्यक …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

जब माध्य के विश्वास अंतराल का अनुमान लगाते हैं, तो मुझे लगता है कि बूटस्ट्रैप टी विधि और नॉनपरमेट्रिक बूटस्ट्रैप विधि दोनों ही लागू हो सकती हैं, लेकिन पूर्व में थोड़ी अधिक गणना की आवश्यकता होती है। मुझे आश्चर्य है कि सामान्य अपारदर्शी बूटस्ट्रैप पर बूटस्ट्रैप टी के फायदे और …

9 confidence-interval  bootstrap 

मेरे डेटा सेट में तीन साइट प्रकारों, इंहोर, मिडचैनल और ऑफशोर में किसी भी जीव की कुल मृत्यु या जीवित रहने से संबंधित है। नीचे दी गई तालिका में संख्याएँ साइटों की संख्या को दर्शाती हैं। 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 मैं …

9 logistic  multiple-comparisons  chi-squared  r  text-mining  clustering  classification  feature-selection  unsupervised-learning  time-series  references  mode  hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap  normal-distribution  order-statistics  correlation  statistical-significance  spss  bayesian  beta-binomial 

कई मानव प्रतिभागियों के साथ एक प्रयोग पर विचार करें, प्रत्येक ने दो स्थितियों में कई बार मापा। एक मिश्रित प्रभाव मॉडल तैयार किया जा सकता है ( lme4 सिंटैक्स का उपयोग करके ): fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) अब, मैं इस मॉडल की …

9 mixed-model  bootstrap 

हमारे पास एक सेट जैविक नमूने हैं जिन्हें प्राप्त करना बहुत महंगा था। हमने इन नमूनों को परीक्षणों की एक श्रृंखला के माध्यम से डेटा उत्पन्न करने के लिए रखा है जो एक पूर्वानुमान मॉडल के निर्माण के लिए उपयोग किए जाते हैं। इस उद्देश्य के लिए हमने नमूनों को …

9 classification  modeling  experiment-design  cross-validation  bootstrap 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण मूल डेटा से यादृच्छिक पर निकाले गए क्रमपरिवर्तन के अवशेषों पर आधारित महत्व परीक्षण हैं। क्रमपरिवर्तन resamples बूटस्ट्रैप नमूनों के विपरीत, प्रतिस्थापन के बिना तैयार किए जाते हैं, जो प्रतिस्थापन के साथ तैयार किए जाते हैं। यहाँ एक उदाहरण है जो मैंने एक साधारण क्रमपरिवर्तन परीक्षण के आर …

9 confidence-interval  bootstrap  permutation-test 

बूटस्ट्रैपिंग के बारे में पढ़ने के कई प्रयासों के बावजूद, मैं हमेशा ईंट की दीवार से टकराता हूं। मुझे आश्चर्य है कि अगर कोई बूटस्ट्रैपिंग की एक गैर-तकनीकी परिभाषा दे सकता है? मुझे पता है कि इस मंच में मुझे पूरी तरह से समझने में सक्षम बनाने के लिए पर्याप्त …

9 nonparametric  bootstrap  intuition 

समस्या: मैं एक बड़े डेटासेट पर कुछ पीछे हटने के लिए गिब्स नमूना प्रदर्शन करना चाहता हूं। Unfortunatelly, मेरा मॉडल बहुत सरल नहीं है और इस प्रकार नमूना बहुत धीमा है। मैं परिवर्तनशील या समानांतर दृष्टिकोणों पर विचार करूंगा, लेकिन उस दूर जाने से पहले ... प्रश्न: मैं यह जानना …

8 sampling  bootstrap  mcmc  large-data  gibbs