Preguntas etiquetadas con bootstrap

Recientemente utilicé bootstrapping para estimar los intervalos de confianza para un proyecto. Alguien que no sabe mucho sobre estadísticas recientemente me pidió que explicara por qué funciona el bootstrapping, es decir, por qué volver a muestrear la misma muestra una y otra vez da buenos resultados. Me di cuenta de …

326 bootstrap  communication 

Aquí @gung hace referencia a la regla .632+. Una búsqueda rápida en Google no proporciona una respuesta fácil de entender sobre lo que significa esta regla y para qué se utiliza. ¿Alguien aclararía la regla .632+?

107 bootstrap 

Me gustaría conocer su opinión sobre las diferencias entre la validación cruzada y el arranque para estimar el error de predicción. ¿Funciona mejor para conjuntos de datos pequeños o grandes conjuntos de datos?

103 cross-validation  predictive-models  bootstrap 

Supongamos que tengo un conjunto de datos de muestra de una distribución desconocida o compleja, y quiero realizar alguna inferencia en una estadística de los datos. Mi inclinación por defecto es simplemente generar un montón de muestras de arranque con el reemplazo, y calcular mi estadística de en cada muestra …

86 hypothesis-testing  confidence-interval  bootstrap 

Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) …

78 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 

Estoy tratando de entender la diferencia entre los diferentes métodos de remuestreo (simulación Monte Carlo, bootstrapping paramétrico, bootstrapping no paramétrico, jackknifing, validación cruzada, pruebas de aleatorización y pruebas de permutación) y su implementación en mi propio contexto usando R. Digamos que tengo la siguiente situación: quiero realizar ANOVA con una …

75 r  bootstrap  resampling  jackknife  permutation-test 

Esta pregunta ha sido provocada por algo que leí en este libro de texto de estadísticas de nivel de posgrado y que también escuché (independientemente) durante esta presentación en un seminario estadístico. En ambos casos, la declaración estaba en la línea de "debido a que el tamaño de la muestra …

71 bootstrap  small-sample 

Aprecio la utilidad de la rutina de arranque para obtener estimaciones de incertidumbre, pero una cosa que siempre me ha molestado es que la distribución correspondiente a esas estimaciones es la distribución definida por la muestra. En general, parece una mala idea creer que nuestras frecuencias de muestra se ven …

62 bootstrap  uncertainty 

Los métodos bootstrap y jackknife se pueden usar para estimar el sesgo y el error estándar de una estimación, y los mecanismos de ambos métodos de remuestreo no son muy diferentes: el muestreo con reemplazo frente a omitir una observación a la vez. Sin embargo, jackknife no es tan popular …

49 r  confidence-interval  bootstrap  jackknife 

Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …

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 

Ok, esta es una pregunta que me mantiene despierto por la noche. ¿Se puede interpretar que el procedimiento bootstrap se aproxima a algún procedimiento bayesiano (excepto el bootstrap bayesiano)? Me gusta mucho la "interpretación" bayesiana de las estadísticas, que me parece muy coherente y fácil de entender. Sin embargo, también …

43 bayesian  bootstrap 

He correr a través de la afirmación de que cada muestra bootstrap (o árbol de embolsado) contendrán en promedio aproximadamente 2/32/32/3 de las observaciones. Yo entiendo que la posibilidad de no ser seleccionado en cualquiera de nnn extrae de nnn muestras con reemplazo es (1−1/n)n(1−1/n)n(1- 1/n)^n , lo que equivale …

42 bootstrap 

Estoy interesado en determinar la cantidad de patrones significativos que surgen de un Análisis de Componentes Principales (PCA) o un Análisis de Función Ortogonal Empírica (EOF). Estoy particularmente interesado en aplicar este método a los datos climáticos. El campo de datos es una matriz MxN con M siendo la dimensión …

40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 

Me pregunto si alguien conoce alguna regla general con respecto al número de muestras de bootstrap que uno debe usar, en función de las características de los datos (número de observaciones, etc.) y / o las variables incluidas.

40 bootstrap  inference  monte-carlo 

He estado mirando numerosas preguntas en este sitio sobre el arranque y los intervalos de confianza, pero todavía estoy confundido. Probablemente, parte de la razón de mi confusión es que no estoy lo suficientemente avanzado en mi conocimiento de estadísticas para comprender muchas de las respuestas. Estoy a mitad de …

38 confidence-interval  bootstrap