Als «bootstrap» getaggte Fragen

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

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Warum ist die Leistung eines Hypothesentests ein Problem, wenn wir eine repräsentative Stichprobe booten können, um n gegen unendlich zu bringen?
Warum interessiert uns die Leistungsfähigkeit eines Hypothesentests, wenn wir nicht mehr in einem Zeitalter leben, in dem Computer langsam sind und es zu kostspielig ist, einen Permutationstest für alles durchzuführen, was auch nicht parametrisch ist? Ist die Leistungsanalyse irrelevant, wenn ich einen Bootstrap- / Permutationshypothesentest durchführen kann? Wir können die …
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Mehrfachvergleichskorrektur für abhängige Vergleiche
In diesem Blog-Beitrag diskutieren die Autoren die gleichzeitige Schätzung von Quantilen und die Erstellung einer simultanen Konfidenzhüllkurve für die Schätzung, die die gesamte Quantilfunktion abdeckt. Sie tun dies, indem sie Bootstrapping durchführen und dann punktweise Bootstrap-Konfidenzintervalle berechnen und eine Bonferroni-Typkorrektur für mehrere Vergleiche anwenden. Da die Vergleiche nicht unabhängig sind, …
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Wie interpretiere ich Bootstrap?
Ich bin ein echter Neuling, wenn es um Statistik geht, also beurteilen Sie mich und meine Frage bitte nicht;) Ich mache eine lineare Regressionsanalyse mit SPSS und da meine Daten weder normal verteilt sind noch Homoskedastizität aufweisen, habe ich mich für Bootstrapping entschieden. Jetzt bin ich wirklich verwirrt, wenn es …
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Welche Bootstrap-Methode wird am meisten bevorzugt?
Vielleicht hängt diese Frage von den angegebenen Daten ab, aber gibt es eine "bessere" Bootstrap-Methode als die anderen? Ich verwende einfach einen Datensatz mit einer Variablen (der aus den Unterschieden zwischen Fußballergebnissen (2 Mannschaften) in den letzten 15 Wochen besteht). Beachten Sie zunächst den richtigen Versatz dieser Daten. Ich denke, …
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"Glätte" einer Statistik für Bootstrapping?
Ich habe mich gefragt, ob jemand erklären kann, was damit gemeint ist, dass eine Statistik nicht „glatt“ ist. Zum Beispiel in 2.6.2 p. 41 von Davison und Hinkley sprechen sie über Statistiken, die "auf ungleichmäßige oder instabile Weise von der Stichprobe abhängen, so dass die Standarderweiterungstheorie nicht anwendbar ist". Es …
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95% -Konfidenzintervalle bei Vorhersage des zensierten Binomialmodells, geschätzt unter Verwendung von mle2 / Maximum-Likelihood
Ich arbeite an einem Problem, bei dem ich mehrere Paare derzeit lebender Männer habe i, von denen jedes vor niGenerationen einen vermuteten väterlichen Vorfahren hat (basierend auf genealogischen Beweisen) und bei denen ich Informationen darüber habe, ob es eine Nichtübereinstimmung in ihrem Y-chromosomalen Genotyp gibt (ausschließlich väterlicherseits) vererbt,xi= 1 für …
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Ist der Bootstrap in einer Bayes'schen Umgebung unbrauchbar?
Soweit ich weiß, ist Bootstrapping in einer Frequentist-Umgebung unglaublich nützlich. In frequentistischen Statistiken: Wir versuchen, langfristige Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen. In der Praxis haben wir nicht unendlich viele Proben. Mit dem Bootstrap können wir unendlich viele Re-Samples simulieren. Soweit ich weiß, ist dies wahrscheinlich das nützlichste Werkzeug in der Statistik der Frequentisten. …
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