«bootstrap» 태그된 질문

부트 스트랩은 통계의 샘플링 분포를 추정하기위한 리샘플링 방법입니다.

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평신도에게 왜 부트 스트랩이 작동하는지 설명
최근에 부트 스트랩을 사용하여 프로젝트의 신뢰 구간을 추정했습니다. 통계에 대해 잘 모르는 사람이 최근에 부트 스트랩이 왜 작동하는지, 즉 동일한 샘플을 반복해서 재 샘플링하는 것이 좋은 결과를주는 이유 를 설명해달라고 요청 했습니다. 나는 그것을 사용하는 방법을 이해하는데 많은 시간을 보냈지 만 부트 스트랩이 왜 작동하는지 이해하지 못한다는 것을 깨달았다. 구체적으로 …
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"순진한 부트 스트랩"이 실패하는 예는 무엇입니까?
알 수 없거나 복잡한 분포의 표본 데이터 집합이 있고 데이터의 통계적 에 대해 약간의 추론을 수행하려고한다고 가정 합니다. 내 기본 성향은 교체와 부트 스트랩 샘플의 무리를 생성하고, 내 통계 계산하는 것입니다 위한 추정 분포를 생성하기 위해 각각의 부트 스트랩 샘플 .TTTTTTTTT 이것이 나쁜 생각의 예는 무엇입니까? 예를 들어,이 부트 스트랩을 …
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예 : 이진 결과에 glmnet을 사용하는 LASSO 회귀
관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
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리샘플링 / 시뮬레이션 방법 : 몬테 카를로, 부트 스트랩, 잭 나이 핑, 교차 검증, 무작위 화 테스트 및 순열 테스트
R을 사용하여 내 컨텍스트에서 다른 리샘플링 방법 (Monte Carlo 시뮬레이션, 파라 메트릭 부트 스트랩, 비 파라 메트릭 부트 스트랩, 잭 나이 핑, 교차 유효성 검사, 무작위 테스트 및 순열 테스트)과 그 구현의 차이점을 이해하려고합니다 . 다음과 같은 상황이 있다고 가정합니다. Y 변수 ( Yvar) 및 X 변수 ( Xvar) 를 …
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부트 스트랩을 작은 샘플 크기의 "치료"로 볼 수 있습니까?
이 질문은이 대학원 수준의 통계 교과서에서 읽은 내용과 통계 세미나 에서이 프레젠테이션 중에 들었던 내용에 의해 유발되었습니다. 두 경우 모두,이 문장은 "샘플 크기가 매우 작기 때문에이 파라 메트릭 방법 대신 부트 스트랩을 통해 추정을 수행하기로 결정했습니다 .XXX 그들은 세부 사항을 얻지 못했지만 아마도 추론은 다음과 같습니다. 방법 는 데이터가 특정 …
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불확실성의 부트 스트랩 추정에 관한 가정
불확실성 추정치를 얻는 데 부트 스트랩의 유용성을 높이 평가하지만, 항상 염려하는 것은 그 추정치에 해당하는 분포가 표본에 의해 정의 된 분포라는 것입니다. 일반적으로 표본 주파수가 근본 분포와 정확히 같다고 생각하는 것은 나쁜 생각 인 것 같습니다. 왜 표본 주파수가 근본 분포를 정의하는 분포를 기반으로 불확실성 추정값을 도출하는 것이 바람직한가? 다른 …
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부트 스트랩 대 잭나이프
부트 스트랩과 잭나이프 방법은 추정의 바이어스 및 표준 오차를 추정하는 데 사용될 수 있으며, 리샘플링 방법의 메커니즘은 크게 다르지 않습니다. 그러나 jackknife는 연구와 실습에서 부트 스트랩만큼 인기가 없습니다. jackknife를 사용하는 대신 부트 스트랩을 사용하면 확실한 이점이 있습니까?
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로그 변환 예측 변수 및 / 또는 응답의 해석
종속 변수, 종속 변수 및 독립 변수 또는 독립 변수 만 로그 변환인지 해석에 차이가 있는지 궁금합니다. 의 경우를 고려 log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV를 백분율 증가로 해석 할 수 있지만 log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error 또는 내가있을 때 DV = Intercept + B1*log(IV) + …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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베이지안 관점에서 부트 스트랩을 해석 할 수 있습니까?
좋아, 이것은 밤에 나를 유지시키는 질문이다. 부트 스트랩 절차를 베이지안 부트 스트랩을 제외한 일부 베이지안 절차와 비슷하게 해석 할 수 있습니까? 나는 정말 통일되고 이해하기 쉬운 통계의 베이지안 "통역"을 정말 좋아합니다. 그러나 나는 또한 부트 스트랩 절차에 약점이있어 매우 간단하지만 많은 상황에서 합리적인 추론을 제공합니다. 부트 스트랩이 어떤 의미에서 사후 …
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평균적으로 각 부트 스트랩 샘플에 대략 2/3의 관측치가 포함되는 이유는 무엇입니까?
나는 각각의 부트 스트랩 샘플 (또는 자루에 넣어 나무) 평균 약 포함 할 것을 주장에 걸쳐 실행 한 2/32/32/3 관측을. 그럴 가능성은 어떤에서 선택되는 것을 이해 nnn 에서 그립니다 nnn 교체가와 샘플 (1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n 약에 밖으로 작동하는 1/31/31/3 선택하지의 기회. 이 공식은 항상 제공하는 이유에 대한 수학적 설명은 무엇입니까 ≈1/3≈1/3\approx …
42 bootstrap 
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부트 스트랩 또는 몬테카를로 방식을 사용하여 중요한 주요 구성 요소를 결정하는 방법은 무엇입니까?
PCA (Principal Component Analysis) 또는 EOF (Empirical Orthogonal Function) 분석에서 나오는 중요한 패턴의 수를 결정하고 싶습니다. 특히이 방법을 기후 데이터에 적용하는 데 관심이 있습니다. 데이터 필드는 M이 시간 차원 (예 : 일)이고 N이 공간 차원 (예 : lon / lat 위치) 인 MxN 행렬입니다. 중요한 PC를 결정하기 위해 가능한 부트 …
40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 
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부트 스트랩 된 재 샘플에서 얻은 신뢰 구간의 의미는 무엇입니까?
이 사이트에서 부트 스트래핑 및 신뢰 구간에 대한 수많은 질문을 살펴 봤지만 여전히 혼란스러워합니다. 혼란의 이유 중 하나는 아마도 많은 지식을 이해하기에 통계 지식이 충분하지 않기 때문일 것입니다. 나는 입문 통계 과정의 중간 쯤에 있고 수학 수준은 대수 II 중반에 불과하므로 그 수준을 넘어서는 것은 혼란 스럽습니다. 이 사이트의 지식이 …
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