«bootstrap» 태그된 질문

강력한 클러스터링이 존재하는 데이터에 사용할 적절한 부트 스트랩 기술에 대한 질문이 있습니다. 모델이 가장 높은 세션 빈도를 포함하는 치료 에피소드를 얼마나 잘 예측하는지 결정하기 위해 최신 클레임 데이터에서 현재 기준선 모델을 평가하여 보험 청구 데이터에 대한 다변량 혼합 효과 예측 모델을 평가하는 작업을 수행했습니다. 95 번째 백분위 수). 감도, 특이성 …

16 bootstrap  random-effects-model  mixed-model 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

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 

나는 통계에 상당히 익숙하지 않다. 부트 스트랩 개념은 혼란 스러웠습니다. 나는 t- 테스트와 같은 특정 테스트를 사용하려면 샘플링 분포의 정규성이 필요하다는 것을 알고 있습니다. SPSS에서 t-tests에서 "bootstrapping"을 요청하여 데이터가 정상적으로 분포되지 않은 경우 비정규 성 문제를 피할 수 있습니까? 그렇다면 부트 스트랩 된 샘플링 분포를 기반으로 출력에보고되는 t- 통계량입니까? 또한 …

15 nonparametric  bootstrap 

"부트 스트랩 유효성 검사"/ "리샘플링 교차 유효성 검사"는 처음이지만 이 질문 에 대한 답변으로 논의되었습니다 . 시뮬레이션 데이터의 크기가 실제 데이터와 동일한 크기가 될 때까지 대체로 리샘플링하여 주어진 시뮬레이션 데이터 세트가 실제 데이터에서 생성되는 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터의 두 가지 유형의 데이터를 수집합니다. 이러한 데이터 유형을 사용하는 두 가지 접근법을 …

15 cross-validation  bootstrap  validation  resampling 

모델 평가에 부트 스트랩을 사용할 때 항상 가방 외부 샘플이 테스트 세트로 직접 사용되었다고 생각했습니다. 그러나 이것은 더 이상 사용되지 않는 scikit-learnBootstrap 접근법 의 경우가 아닌 것으로 보입니다. 이것에 대한 통계적 추론은 무엇입니까? 이 기술이 백 오브 샘플을 평가하는 것보다 좋은 특정 시나리오가 있습니까?

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

나는 단지 당신의 견해로는 부트 스트랩에 대한 최고의 책을 묻고 싶었습니다. 이것으로 반드시 개발자가 작성한 것을 의미하지는 않습니다. 다음 기준을 충족하는 부트 스트랩에 가장 적합한 교과서를 표시 할 수 있습니까? 적용 가능성, 강점 및 약점, 모델 선택의 중요성을 기술하는 기술에 대한 철학적 / 인식 론적 근거? 구현, 철학적 토대, 바람직하게는 …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

대체로 원래 관측치 로부터 각각 크기 의 샘플을 추출 하여 소위 비모수 적 부트 스트랩을 수행한다고 가정합니다 . 이 절차는 경험적인 cdf에 의한 누적 분포 함수를 추정하는 것과 같습니다.BBBnnnnnn http://en.wikipedia.org/wiki/Empirical_distribution_function 그리고 추정 된 cdf 시간 으로부터 관측치를 연속 으로 시뮬레이션함으로써 부트 스트랩 샘플을 획득하는 단계 를 포함한다.nnnBBB 내가 이것에 옳다면 …

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

Kevin Murphy의 저서 " Machine Learning-A Probabilistic Perspective " 에서 상용 통계에 관한 장을 읽고 있습니다. 부트 스트랩 섹션은 다음과 같습니다. 부트 스트랩은 샘플링 분포를 근사화하는 간단한 Monte Carlo 기술입니다. 추정기가 실제 모수의 복잡한 함수 인 경우에 특히 유용합니다. 아이디어는 간단하다. 우리가 진정한 매개 변수를 안다면 , 우리는 많은 (말을 …

14 bootstrap  frequentist 

부트 스트랩 을 사용 하여 선형 회귀 모델의 예측 간격 을 계산 하는 방법을 이해하는 데 어려움이 있습니다. 누군가 단계별 절차를 설명 할 수 있습니까? Google을 통해 검색했지만 실제로 의미가 없습니다. 모델 매개 변수의 신뢰 구간을 계산하기 위해 부트 스트랩을 사용하는 방법을 이해합니다.

14 regression  bootstrap  prediction-interval 

최근에 시계열을 다시 샘플링하는 방법을 찾고있었습니다. 긴 메모리 프로세스의 자동 상관을 거의 유지합니다. 관측 영역을 유지합니다 (예 : 다시 샘플링 된 일련의 정수는 여전히 일련의 정수입니다). 필요한 경우 일부 스케일에만 영향을 줄 수 있습니다. 길이 시계열에 대해 다음 순열 체계를 생각해 냈습니다 .2N2N2^N 빈 연속 관측의 쌍에 의해 시계열 (가 …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

아래에 설명 된 프로세스가 유효하고 수용 가능하며 정당화가 가능한지 알고 싶습니다. 아이디어 :지도 학습 알고리즘은 데이터에 대한 기본 구조 / 분포를 가정하지 않습니다. 하루가 끝나면 포인트 견적을 출력합니다. 어떻게 든 추정치의 불확실성을 정량화하기를 희망합니다. 이제 ML 모델 구축 프로세스는 본질적으로 임의적입니다 (예 : 하이퍼 파라미터 튜닝을위한 교차 검증 및 확률 …

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

저는 현재 파라 메트릭 부트 스트랩에 관한 몇 가지 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 대부분 사소한 것이지만 여전히 무언가를 놓친 것 같습니다. 파라 메트릭 부트 스트랩 절차를 사용하여 데이터에 대한 신뢰 구간을 얻고 싶다고 가정합니다. 저는이 샘플을 가지고 있으며 정규 분포를 가정합니다. 그런 다음 분산 및 평균 \ hat {m}을 추정하고 …

14 nonparametric  bootstrap  simulation  monte-carlo  parametric 

dput을 사용하여 여기에 업로드 한 숫자 벡터가 있습니다 (... / code / MyData.Rdata). bca ci를 얻고 싶습니다.이 코드를 작성했습니다. my.mean <- function(dat, idx){ return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE)) } boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000) 그러나 다음을 실행하면이를 얻습니다. > boot.ci(boot.out) Error in bca.ci(boot.out, conf, index[1L], L = L, t = …

14 r  bootstrap 

당신이하고있는 모든 것이 경험적 분포로부터 리샘플링하는 것이라면, 왜 경험적 분포를 연구하지 않습니까? 예를 들어 반복 샘플링으로 변동성을 연구하는 대신, 경험적 분포에서 변동성을 정량화하지 않는 이유는 무엇입니까?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

표준 OLS 회귀 분석에서 두 가지 가정이 위반되는 경우 (정규 오차 분포, 균일 성), 표준 오차와 신뢰 구간의 부트 스트랩은 회귀 계수의 중요성과 관련하여 의미있는 결과를 얻기위한 적절한 대안입니까? 부트 스트랩 된 표준 오차와 신뢰 구간에 대한 유의성 검정이 이분산성으로 여전히 "작동"합니까? 그렇다면이 시나리오에서 사용할 수있는 해당 신뢰 구간 (백분위 …

13 regression  bootstrap  least-squares  heteroscedasticity