Preguntas etiquetadas con bootstrap

Tengo un modelo de supervivencia con pacientes anidados en hospitales que incluye un efecto aleatorio para los hospitales. El efecto aleatorio está distribuido en gamma, y ​​estoy tratando de informar la 'relevancia' de este término en una escala que se entiende fácilmente. He encontrado las siguientes referencias que usan la …

10 stata  bootstrap  multilevel-analysis  resampling  frailty 

Actualmente estoy trabajando en estimaciones de biomasa usando imágenes satelitales. Definiré rápidamente los antecedentes de mi pregunta y luego explicaré la pregunta estadística en la que estoy trabajando. Antecedentes Problema Estoy tratando de estimar la biomasa sobre un área en Francia. Mi respuesta es la densidad de volumen de la …

10 bootstrap 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

¿Puede el grupo recomendar un buen texto / recurso de introducción a las técnicas de remuestreo aplicadas? Específicamente, estoy interesado en alternativas a las pruebas paramétricas clásicas (p. Ej., Pruebas t, ANOVA, ANCOVA) para comparar grupos cuando se violan claramente supuestos como la normalidad. Un tipo de problema de ejemplo …

10 references  bootstrap  resampling 

Estoy interesado en obtener un intervalo de confianza de arranque en la cantidad X, cuando esta cantidad se mide 10 veces en cada una de las 10 personas. Un enfoque es obtener la media por individuo, luego hacer un bootstrap de las medias (por ejemplo, volver a muestrear las medias …

10 confidence-interval  bootstrap 

Del Quick-R de Robert Kabacoff tengo # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } # bootstrapping with 1000 replications results <- boot(data=mtcars, statistic=bs, …

10 r  regression  p-value  bootstrap 

En primer lugar: por lo que entendí, los residuos de arranque funcionan de la siguiente manera: Ajustar modelo a datos Calcular los residuos Vuelva a muestrear los residuos y agréguelos a 1. Ajustar modelo al nuevo conjunto de datos de 3. Repita los ntiempos, pero siempre agregue los residuos muestreados …

10 time-series  matlab  bootstrap  residuals 

Usando bootstrap calculo p valores de pruebas de significación usando dos métodos: remuestreo bajo la hipótesis nula y contando los resultados al menos tan extremos como el resultado proveniente de los datos originales remuestreo bajo la hipótesis alternativa y contando los resultados al menos tan distantes del resultado original como …

10 statistical-significance  bootstrap  p-value 

Tengo un modelo de regresión logística binaria con un DV (enfermedad: sí / no) y 5 predictores (demografía [edad, sexo, tabaquismo (sí / no)], un índice médico (ordinal) y un tratamiento aleatorio [sí / no ]). También he modelado todos los términos de interacción de dos lados. Las principales variables …

10 regression  logistic  multiple-regression  bootstrap 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Para poner mi pregunta en contexto, soy un físico pero con una exposición limitada a las estadísticas y lo que aprendí al respecto fue hace más de 30 años. Estoy tratando de aprender sobre el arranque de bloques ya que esa técnica podría ser adecuada para resolver un problema en …

10 time-series  bootstrap 

Para la tarea, me dieron datos para crear / entrenar un predictor que usa la regresión de lazo. Creo el predictor y lo entreno usando la biblioteca lasso python de scikit learn. Así que ahora tengo este predictor que cuando se da entrada puede predecir la salida. La segunda pregunta …

10 regression  machine-learning  self-study  confidence-interval  bootstrap 

Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Solo quiero revisar algunos razonamientos. Si mi muestra original es de tamaño arranco, mi proceso de pensamiento es el siguiente:nortenorten 1norte1norte\frac{1}{n} es la posibilidad de cualquier observación extraída de la muestra original. Para garantizar que el próximo sorteo no sea la observación muestreada anteriormente, restringimos el tamaño de la muestra …

9 sampling  bootstrap  sample-size  subsampling 

Estoy aprendiendo sobre bootstrapping como un medio para estimar la varianza de una estadística de muestra. Tengo una duda básica Citando de http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf : • ¿Cuántas observaciones deberíamos volver a muestrear? Una buena sugerencia es el tamaño de muestra original. ¿Cómo podemos volver a muestrear tantas observaciones como en la …

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