«bootstrap» 태그된 질문

부트 스트랩을 사용하여 N = 250 개 기업 및 T = 50 개월 인 패널 데이터 세트의 추정 된 매개 변수에 대한 신뢰 구간을 추정하려고합니다. 파라미터의 추정은 칼만 필터링 및 복잡한 비선형 추정의 사용으로 인해 계산 비용이 많이 든다 (몇 일의 계산 일). 따라서 부트 스트랩을위한 기본 방법이더라도 원래 샘플에서 …

12 confidence-interval  bootstrap  nonlinear-regression  kalman-filter 

숙제의 일부로 다음 질문을 설정했습니다. 일 변량 데이터 표본의 평균에 대한 95 % 신뢰 구간을 얻기 위해 부트 스트랩의 성능을 검사하기위한 시뮬레이션 연구를 설계하고 구현합니다. 구현은 R 또는 SAS에있을 수 있습니다. 보고자하는 성능 측면은 신뢰 구간 적용 범위 (즉, 신뢰 구간에 실제 평균이 포함되는 비율)와 Monte Carlo 변동 (즉, 상한과 …

12 r  self-study  bootstrap  monte-carlo 

나는 지구 화학 계산에서 Monte Carlo 방법에 의한 오류 전파 기사 Anderson (1976)을 읽고 있으며 이해하지 못하는 것이 있습니다. 일부 측정 데이터 고려 및 프로그램 이이를 처리 복귀 소정 값. 이 기사에서이 프로그램은 먼저 데이터 수단을 사용하여 최상의 값 을 얻는 데 사용됩니다 (예 : ).{ A , B , …

12 bootstrap  monte-carlo  error 

현재 R에서 다변량 시계열을 부트 스트랩하는 데 다음 프로세스를 사용합니다. 블록 크기 결정- 각 시리즈에 대한 블록 크기를 생성하는 패키지 에서 기능 b.star을 실행하십시오.np 최대 블록 크기 선택 tsboot선택한 블록 크기를 사용하여 모든 시리즈에서 실행 부트 스트랩 출력의 인덱스를 사용하여 다변량 시계열 재구성 누군가가 블록 부트 스트랩의 대안으로 meboot 패키지를 …

12 r  time-series  multivariate-analysis  bootstrap 

모드 (일반적으로)의 신뢰 구간 계산에 대한 참조를 찾고 있습니다. 부트 스트랩은 당연한 첫 번째 선택 인 것처럼 보이지만 Romano (1988)에서 논의한 것처럼 표준 부트 스트랩은 모드에 실패하고 간단한 솔루션을 제공하지 않습니다. 이 논문 이후로 어떤 변화가 있었습니까? 모드의 신뢰 구간을 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 최고의 부트 스트랩 기반 접근 …

11 confidence-interval  bootstrap  kernel-smoothing  mode 

문맥 이것은이 질문 과 다소 유사 하지만 정확한 복제본이라고 생각하지 않습니다. 부트 스트랩 가설 검정을 수행하는 방법에 대한 지침을 찾는 경우 일반적으로 신뢰 구간에 경험적 분포를 사용하는 것이 좋지만 귀무 가설 아래 분포에서 부트 스트랩을 올바르게 부트해야 p- 값. 예를 들어,이에 대한 허용 대답을 참조 질문을 . 인터넷의 일반적인 검색은 …

11 confidence-interval  p-value  bootstrap 

나는 완전한 초보자입니다 :) 약 745,000 명의 인구에서 10,000의 표본 크기로 연구하고 있습니다. 각 샘플은 "백분율 유사성"을 나타냅니다. 대부분의 표본은 약 97 % -98 %이지만 일부는 60 %와 90 % 사이입니다. 즉, 분포가 크게 부정적입니다. 결과의 약 0.6 %는 0 %이지만 샘플과 별도로 처리됩니다. 모든 10,000 샘플의 평균은 97.7 %이며 …

11 bootstrap  sample-size  resampling 

R의 tsboot 호출 해석에 관한 질문이 있습니다. Kendall과 부트 패키지의 설명서를 확인했지만 이전보다 더 똑똑하지는 않습니다. 예를 들어 Kendall 패키지의 예제를 사용하여 부트 스트랩을 실행하면 테스트 통계는 Kendall의 tau입니다. library(Kendall) # Annual precipitation entire Great Lakes # The Mann-Kendall trend test confirms the upward trend. data(PrecipGL) MannKendall(PrecipGL) 상승 추세를 확인하는 …

11 r  bootstrap 

부트 스트랩 방법을 가설 테스트에 간단하게 적용하는 것은 부트 스트랩 샘플에서 반복적으로 계산 하여 테스트 통계 의 신뢰 구간을 추정하는 것입니다 (부트 스트랩 에서 샘플링 된 통계 이라고 함). ). 가정 된 모수 (보통 0)이 의 신뢰 구간을 벗어나 면 거부 합니다. θ ^ θ * H0θ0 ^ θ *θ^θ^\hat{\theta}θ^θ^\hat{\theta}θ∗^θ∗^\hat{\theta^*}H0H0H_0θ0θ0\theta_0θ∗^θ∗^\hat{\theta^*} …

11 hypothesis-testing  bootstrap 

나는 일반적으로 두 개 이상의 조건에서 여러 개인이 각각 여러 번 측정되는 데이터를 처리합니다. 최근에는 혼합 효과 모델링을 사용하여 조건 간의 차이에 대한 증거를 평가 individual하고 무작위 효과로 모델링 했습니다. 이러한 모델링의 예측에 관한 불확실성을 시각화하기 위해 부트 스트랩을 사용하고 있습니다. 부트 스트랩을 사용할 때마다 개별적으로 부트 스트랩을 반복 할 …

11 confidence-interval  mixed-model  bootstrap  monte-carlo  simulation 

작업중 인 과정에 대해 다음과 같은 질문이 있습니다. Monte Carlo 연구를 수행하여 표준 일반 부트 스트랩 신뢰 구간 및 기본 부트 스트랩 신뢰 구간의 적용 확률을 추정하십시오. 정규 모집단에서 표본을 추출하고 표본 평균에 대한 경험적 적용률을 확인하십시오. 표준 일반 부트 스트랩 CI의 적용 확률은 쉽습니다. n = 1000; alpha = …

11 r  confidence-interval  self-study  bootstrap  monte-carlo 

부트 스트랩 방법은 지난 몇 년 동안 크게 확산되었으며, 특히 추론이 매우 직관적이기 때문에 많이 사용합니다. 그러나 그것은 내가 이해하지 못하는 것입니다. Efron이 단일 관측 값을 무작위로 포함하거나 제외하여 단순히 서브 샘플링 대신 교체로 리샘플링을 수행 한 이유는 무엇입니까? 무작위 서브 샘플링은 매우 좋은 품질을 가지고 있다고 생각합니다. 이는 우리가 …

11 bootstrap  resampling  subsampling 

부트 스트랩 개념에 대해 방금 배웠으며, 데이터의 많은 부트 스트랩 샘플을 항상 생성 할 수 있다면 더 많은 "실제"데이터를 얻는 것이 귀찮은 이유는 무엇입니까? 설명이 있다고 생각합니다. 정확한지 알려주십시오. 부트 스트래핑 프로세스는 분산을 줄인다고 생각합니다.하지만 원래 데이터 세트가 BIASED 인 경우 복제본의 수에 관계없이 낮은 분산과 높은 바이어스에 갇힌 것보다 …

11 variance  bootstrap  bias 

부트 스트랩을 사용하여 두 가지 방법을 사용하여 p의 유의성 검정 값을 계산합니다. 귀무 가설 하에서 리샘플링하고 최소한 원래 데이터에서 나오는 결과만큼 극단적 인 결과를 계산 대립 가설 하에서 리샘플링하고 귀무 가설에 해당하는 값으로 최소한 원래 결과에서 먼 결과를 계산 나는 첫 번째 접근 방식이 p 값의 정의를 따르기 때문에 완전히 …

11 statistical-significance  bootstrap  p-value 

tl; dr : null에서 생성 된 데이터 세트로 시작하여 대체 사례를 리샘플링하고 각 리 샘플링 된 데이터 세트에 대해 가설 테스트를 수행했습니다. 이 가설 검정은 시간의 5 %를 초과하여 널을 거부합니다. 아래의 매우 간단한 시뮬레이션에서는 데이터 세트를 생성 엑스~ N( 0 , 1 ) ⨿ Y~ N( 0 , 1 …

10 r  bootstrap  simulation  resampling