Als «bootstrap» getaggte Fragen

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

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Wie interpretiere ich Variablen, die vom Lasso-Modell ausgeschlossen oder im Lasso-Modell enthalten sind?
Ich habe aus anderen Beiträgen erfahren, dass man Prädiktorvariablen, die in ein Lasso-Modell eingehen, keine "Wichtigkeit" oder "Signifikanz" zuweisen kann, da die Berechnung der p-Werte oder Standardabweichungen dieser Variablen noch in Arbeit ist. Ist es unter diesen Umständen richtig zu behaupten, dass man NICHT sagen kann, dass Variablen, die vom …
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Kann Bootstrap-Resampling verwendet werden, um ein Konfidenzintervall für die Varianz eines Datensatzes zu berechnen?
Ich weiß, dass, wenn Sie mehrmals aus einem Datensatz eine neue Stichprobe erstellen und jedes Mal den Mittelwert berechnen, diese Mittelwerte einer Normalverteilung (durch die CLT) folgen. Auf diese Weise können Sie ein Konfidenzintervall für den Mittelwert des Datensatzes berechnen, ohne Annahmen über die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Datensatzes zu treffen. Ich …
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Parametrisches, semiparametrisches und nichtparametrisches Bootstrapping für gemischte Modelle
Die folgenden Transplantate stammen aus diesem Artikel . Ich bin ein Neuling im Bootstrap und versuche, das parametrische, semiparametrische und nichtparametrische Bootstrapping-Bootstrapping für ein lineares gemischtes Modell mit R bootPaket zu implementieren. R-Code Hier ist mein RCode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + (1|Block) + …
9 r  mixed-model  bootstrap  central-limit-theorem  stable-distribution  time-series  hypothesis-testing  markov-process  r  correlation  categorical-data  association-measure  meta-analysis  r  anova  confidence-interval  lm  r  bayesian  multilevel-analysis  logit  regression  logistic  least-squares  eda  regression  notation  distributions  random-variable  expected-value  distributions  markov-process  hidden-markov-model  r  variance  group-differences  microarray  r  descriptive-statistics  machine-learning  references  r  regression  r  categorical-data  random-forest  data-transformation  data-visualization  interactive-visualization  binomial  beta-distribution  time-series  forecasting  logistic  arima  beta-regression  r  time-series  seasonality  large-data  unevenly-spaced-time-series  correlation  statistical-significance  normalization  population  group-differences  demography 
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Verteilung des Kehrwerts des Regressionskoeffizienten
Angenommen, wir haben ein lineares Modell , das alle Standardannahmen für die Regression (Gauss-Markov) erfüllt. Wir interessieren uns für .yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ=1/β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1 Frage 1: Welche Annahmen sind notwendig, damit die Verteilung von genau definiert ist? wäre wichtig --- irgendwelche anderen?θ^θ^\hat{\theta}β1≠0β1≠0\beta_1 \neq 0 Frage …
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Schätzen Sie das Konfidenzintervall des Mittelwerts nach der Bootstrap-Methode oder einfach nach dem Bootstrap?
Bei der Schätzung des Konfidenzintervalls des Mittelwerts denke ich, dass sowohl die Bootstrap-t-Methode als auch die nichtparametrische Bootstrap-Methode angewendet werden können, aber die erstere erfordert etwas mehr Berechnung. Ich frage mich, was die Vor- und Nachteile von Bootstrap t gegenüber dem normalen nichtparametrischen Bootstrap sind. Warum? Gibt es einige Referenzen, …
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Wie führe ich mehrere Post-hoc-Chi-Quadrat-Tests an einem 2 x 3-Tisch durch?
Mein Datensatz umfasst entweder die Gesamtmortalität oder das Überleben eines Organismus an drei Standorttypen: Inshore, Midchannel und Offshore. Die Zahlen in der folgenden Tabelle geben die Anzahl der Standorte an. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Ich würde gerne wissen, ob die Anzahl …
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Gibt es einen Namen für diese Art von Bootstrapping?
Stellen Sie sich ein Experiment mit mehreren menschlichen Teilnehmern vor, die jeweils mehrfach unter zwei Bedingungen gemessen wurden. Ein Modell mit gemischten Effekten kann (unter Verwendung der lme4- Syntax) wie folgt formuliert werden : fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) Angenommen, ich möchte Bootstrap-Konfidenzintervalle für …
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Wie erstellen wir ein Konfidenzintervall für den Parameter eines Permutationstests?
Permutationstests sind Signifikanztests, die auf Permutations-Resamples basieren, die zufällig aus den Originaldaten gezogen wurden. Permutations-Resamples werden ersatzlos gezeichnet, im Gegensatz zu Bootstrap-Samples, die ersatzlos gezeichnet werden. Hier ist ein Beispiel, das ich in R eines einfachen Permutationstests gemacht habe. (Ihre Kommentare sind willkommen) Permutationstests haben große Vorteile. Sie erfordern keine …
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