«truncation» 태그된 질문

데이터 분류 는 데이터 세트의 극단 값을 각 끝에서 특정 백분위 수 값 으로 바꾸는 것을 의미하며 , 트리밍 또는 자르기는 이러한 극단 값을 제거 합니다. 난 항상 같은 평균이나 표준 편차와 같은 통계를 계산할 때 이상치의 영향을 줄일 수있는 실행 가능한 옵션으로 설명한 두 가지 방법을 모두 볼 수 …

31 standard-deviation  mean  truncation  trimmed-mean  winsorizing 

평생 데이터에 대한 통계 모델 및 방법 책에 다음 과 같이 쓰여 있습니다. 검열 : 임의의 원인으로 인해 관측이 완료되지 않은 경우. 잘림 : 관측의 불완전한 특성이 연구 설계 고유의 체계적인 선택 과정으로 인한 경우. 잘림 정의에서 "연구 설계 고유의 체계적인 선택 프로세스"란 무엇입니까? 검열과 절단의 차이점은 무엇입니까?

30 self-study  censoring  truncation 

알려진 최소값 및 최대 값 a 및 b는 있지만 알 수없는 매개 변수 μ 및 σ 2 의 잘린 분포 (예 : 잘린 정규 분포 ) 를 따르는 것으로 가정 되는 랜덤 변수 X 에서 얻은 독립 샘플 S를 고려하십시오 . 경우 X는 비 절단 분포를 따라 최대 우도 추정기 …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

여기서 '잘림' 은 난수의 정밀도를 낮추고 일련의 난수를 자르지 않음을 의미합니다. 예를 들어, 임의의 정밀도로 임의의 숫자 (예 : 정규, 균일 등의 분포에서 추출)가 있고 모든 숫자를 자르면 마침내 숫자 세트로 끝납니다. 소수점 이하 두 자리. 이 새로운 숫자 집합을 '무작위'라고 부를 수 있습니까?엔엔n엔엔n 하드웨어 생성 난수 에 대해 읽을 …

18 random-generation  measurement-error  truncation 

동적 시스템의 일반적인 미분 방정식 모델의 감도 분석에 관한 연구 논문에서 저자는 모델 매개 변수의 분포를 정규 분포 (평균 = 1e-4, 표준 = 3e-5)로 [0.5e -4 1.5e-4]. 그런 다음 모형의 시뮬레이션에이 잘린 분포의 표본을 사용합니다. 잘린 분포와이 잘린 분포의 표본이 있다는 것은 무엇을 의미합니까? 이 작업을 수행하는 두 가지 방법이 …

14 distributions  simulation  truncation 

이것은 나의 첫 번째 게시물입니다. 이 커뮤니티에 진심으로 감사드립니다. 0으로 잘린 종단 반응 (응답 변수 = 0이 될 확률)과 평균! = 분산을 분석하려고하므로 포아송보다 음의 이항 분포가 선택되었습니다. 내가 배제한 기능 / 명령 : 아르 자형 R의 gee () 함수는 제로 잘림이나 음의 이항 분포를 고려하지 않습니다 (MASS 패키지가로드 된 …

13 r  stata  count-data  panel-data  truncation 

다음 분포에서 어떻게 효율적으로 샘플링해야합니까? x∼B(α,β), x>k엑스∼비(α,β), 엑스>케이 x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k 경우 너무 크지도 않고 다음 거부 샘플링은 가장 좋은 방법이 될 수 있지만, 나는 확실하지 때 진행 방법입니다 크다. 아마도 적용 할 수있는 점근 적 근사가 있습니까?kk케이kk케이k

10 random-generation  beta-distribution  truncation 

JAGS에서 검열 문제를 해결하는 방법에 대한 질문이 있습니다. X 값에 측정 오류가있는 이변 량 혼합 법선이 관찰됩니다. 관측 된 검열 된 값의 진정한 기본 '평균'을 모델링하고 싶습니다. ⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) \end{align*} 여기 내가 지금 가진 것입니다 : for (i in 1:n){ …

10 mcmc  censoring  truncation  jags 

R에 이산 시간 모델을 맞추려고하지만 어떻게 해야할지 모르겠습니다. 종속 변수를 각 시간 관찰마다 하나씩 다른 행 glm으로 구성하고 logit 또는 cloglog 링크와 함께 함수를 사용할 수 있다는 것을 읽었습니다. 이런 의미에서, 나는 세 개의 열이 있습니다 : ID, Event(각 시간 경과시 1 또는 0) 및 Time Elapsed(관측 시작부터 ) 그리고 …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

일반 밀도 (예 : mean = 1, sd = 1)로 시뮬레이션하고 싶지만 양수 값만 원합니다. 한 가지 방법은 법선에서 시뮬레이션하고 절대 값을 얻는 것입니다. 나는 이것을 접힌 법선이라고 생각합니다. R에는 잘린 임의 변수 생성을위한 함수가 있습니다. 잘린 법선 (0에서 잘림)을 시뮬레이션하면 접힌 접근법과 동일합니까?

9 normal-distribution  simulation  truncation