Als «bootstrap» getaggte Fragen

Der Bootstrap ist eine Resampling-Methode zum Schätzen der Sampling-Verteilung einer Statistik.

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Laien erklären, warum Bootstrapping funktioniert
Ich habe kürzlich Bootstrapping verwendet, um die Konfidenzintervalle für ein Projekt zu schätzen. Jemand, der nicht viel über Statistiken weiß, hat mich kürzlich gebeten zu erklären, warum das Bootstrapping funktioniert, dh warum es immer wieder zu guten Ergebnissen führt, wenn dieselbe Stichprobe erneut abgetastet wird. Mir wurde klar, dass ich, …
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Was ist die .632+ -Regel beim Bootstrapping?
Hier verweist @gung auf die Regel .632+. Eine schnelle Google-Suche liefert keine leicht verständliche Antwort darauf, was diese Regel bedeutet und für welchen Zweck sie verwendet wird. Würde jemand bitte die .632+ -Regel erläutern?
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Was sind Beispiele, bei denen ein "naiver Bootstrap" fehlschlägt?
Angenommen, ich habe einen Satz von Beispieldaten aus einer unbekannten oder komplexen Verteilung und möchte einen Rückschluss auf eine Statistik der Daten ziehen. Meine Standardeinstellung besteht darin, nur eine Reihe von Bootstrap-Beispielen mit Ersetzung zu generieren und meine Statistik für jedes Bootstrap-Beispiel zu berechnen , um eine geschätzte Verteilung für …
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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
77 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 
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Resampling- / Simulationsmethoden: Monte Carlo, Bootstrapping, Jackknifing, Kreuzvalidierung, Randomisierungstests und Permutationstests
Ich versuche den Unterschied zwischen verschiedenen Resampling-Methoden (Monte-Carlo-Simulation, parametrisches Bootstrapping, nicht-parametrisches Bootstrapping, Jackknifing, Kreuzvalidierung, Randomisierungstests und Permutationstests) und deren Implementierung in meinem eigenen Kontext mithilfe von R zu verstehen. Angenommen, ich habe die folgende Situation: Ich möchte eine ANOVA mit einer Y- Variablen ( Yvar) und einer X- Variablen ( …
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Kann Bootstrap als "Heilung" für die kleine Stichprobengröße angesehen werden?
Diese Frage wurde durch etwas ausgelöst, das ich in diesem Statistiklehrbuch für Hochschulabsolventen gelesen und (unabhängig) während dieser Präsentation auf einem statistischen Seminar gehört habe. In beiden Fällen lautete die Aussage wie folgt: "Da die Stichprobengröße ziemlich klein ist, haben wir beschlossen, die Schätzung über Bootstrap anstelle (oder zusammen mit) …
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Annahmen bezüglich Bootstrap-Schätzungen der Unsicherheit
Ich schätze die Nützlichkeit des Bootstraps bei der Ermittlung von Unsicherheitsschätzungen, aber eine Sache, die mich immer gestört hat, ist, dass die Verteilung, die diesen Schätzungen entspricht, die von der Stichprobe definierte Verteilung ist. Im Allgemeinen scheint es eine schlechte Idee zu sein, zu glauben, dass unsere Stichprobenhäufigkeiten genau der …
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Bootstrap vs. Jackknife
Sowohl Bootstrap- als auch Jackknife-Methoden können verwendet werden, um die Abweichung und den Standardfehler einer Schätzung abzuschätzen, und die Mechanismen beider Resampling-Methoden sind nicht sehr unterschiedlich: Stichprobenerfassung mit Ersetzung vs. Allerdings ist Jackknife in Forschung und Praxis nicht so beliebt wie Bootstrap. Gibt es einen offensichtlichen Vorteil bei der Verwendung …
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
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 
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Ist es möglich, den Bootstrap aus Bayes-Sicht zu interpretieren?
Ok, das ist eine Frage, die mich nachts wach hält. Kann die Bootstrap-Prozedur so interpretiert werden, dass sie einer Bayes'schen Prozedur nahekommt (mit Ausnahme der Bayes'schen Bootstrap-Prozedur)? Mir gefällt die bayesianische "Interpretation" von Statistiken sehr gut, die ich für kohärent und leicht verständlich halte. Ich habe jedoch auch eine Schwäche …
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Wie werden wichtige Hauptkomponenten mithilfe des Bootstrapping- oder Monte-Carlo-Ansatzes ermittelt?
Ich bin daran interessiert, die Anzahl signifikanter Muster zu bestimmen, die aus einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) oder einer empirischen Orthogonalfunktionsanalyse (EOF) hervorgehen. Ich bin besonders daran interessiert, diese Methode auf Klimadaten anzuwenden. Das Datenfeld ist eine MxN-Matrix, wobei M die Zeitdimension (z. B. Tage) und N die räumliche Dimension (z. B. …
40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 
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Was bedeutet ein Konfidenzintervall aus Bootstrapped Resamples?
Ich habe auf dieser Website zahlreiche Fragen zu Bootstrapping und Konfidenzintervallen geprüft, bin aber immer noch verwirrt. Ein Grund für meine Verwirrung ist wahrscheinlich, dass ich in meinen statistischen Kenntnissen nicht weit genug fortgeschritten bin, um viele der Antworten zu verstehen. Ich bin ungefähr in der Mitte eines Statistik-Einführungskurses und …
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