Als «truncation» getaggte Fragen

Das Abschneiden ist ein Prozess, bei dem Daten weggelassen werden, die über einem Schwellenwert liegen.

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Was sind die relativen Vorteile von Winsorizing vs. Trimming-Daten?
Winsorizing Daten Mittel ersetzen die Extremwerte eines Datensatzes mit einem bestimmten Perzentilwert von jedem Ende, während Trimm- oder Abschneiden beinhaltet das Entfernen dieser Extremwerte. Ich sehe beide diskutierten Methoden immer als eine praktikable Option, um die Auswirkung von Ausreißern bei der Berechnung von Statistiken wie dem Mittelwert oder der Standardabweichung …
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Was ist der Unterschied zwischen Zensur und Kürzung?
In dem Buch Statistische Modelle und Methoden für Lebensdauerdaten heißt es: Zensieren: Wenn eine Beobachtung aufgrund einer zufälligen Ursache unvollständig ist. Trunkierung: Wenn die Unvollständigkeit der Beobachtung auf einen systematischen Auswahlprozess zurückzuführen ist, der dem Studiendesign eigen ist. Was bedeutet "systematischer Auswahlprozess, der dem Studiendesign inhärent ist" in der Definition …
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Maximum-Likelihood-Schätzer für eine abgeschnittene Verteilung
Man betrachte unabhängige Stichproben die aus einer Zufallsvariablen , von der angenommen wird, dass sie einer abgeschnittenen Verteilung (z. B. einer abgeschnittenen Normalverteilung ) bekannter (endlicher) Minimal- und Maximalwerte und aber unbekannter Parameter und folgen . Wenn einer nicht abgeschnittenen Verteilung folgt, wären die Maximum-Likelihood-Schätzer und für und aus der …
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Sind abgeschnittene Zahlen aus einem Zufallsgenerator immer noch zufällig?
Hier bedeutet "Abschneiden" , die Genauigkeit der Zufallszahlen zu verringern und die Folge von Zufallszahlen nicht abzuschneiden. Wenn ich zum Beispiel echte Zufallszahlen (aus einer beliebigen Verteilung, z. B. normal, einheitlich usw.) mit willkürlicher Genauigkeit habe und alle Zahlen so abschneide, dass ich schließlich eine Menge von Zahlen erhalte, von …
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Was bedeutet abgeschnittene Verteilung?
In einem Forschungsartikel über die Sensitivitätsanalyse eines gewöhnlichen Differentialgleichungsmodells eines dynamischen Systems hat der Autor die Verteilung eines Modellparameters als Normalverteilung (Mittelwert = 1e-4, Standard = 3e-5) angegeben, die auf den Bereich [0,5e abgeschnitten ist -4 1,5e-4]. Anschließend verwendet er Stichproben aus dieser abgeschnittenen Verteilung für Simulationen des Modells. Was …
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Zensieren / Abschneiden in JAGS
Ich habe eine Frage, wie man ein Zensurproblem in JAGS einfügt. Ich beobachte eine bivariate Normalnormalmischung, bei der die X-Werte einen Messfehler aufweisen. Ich möchte das wahre zugrunde liegende "Mittel" der beobachteten zensierten Werte modellieren. ⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)⌈xtrue+ϵ⌉=xobserved ϵ∼N(0,sd=.5)\begin{align*} \lceil x_{true}+\epsilon \rceil = x_{observed} \ \epsilon \sim N(0,sd=.5) \end{align*} Folgendes habe …
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Zeitdiskretes Ereignisverlaufsmodell (Überlebensmodell) in R.
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden können. In diesem Sinne, ich …
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Simulieren Sie eine eingeschränkte Normalen an der unteren oder oberen Grenze in R.
Ich möchte zufällige Daten aus einer eingeschränkten Normalverteilung mit R generieren. Zum Beispiel möchte ich vielleicht eine Variable aus einer Normalverteilung mit simulieren mean=3, sd= 2und alle Werte größer als 5 werden aus derselben Normalverteilung neu abgetastet. Für die allgemeine Funktion könnte ich also Folgendes tun. rnorm(n=100, mean=3, sd=2) Ich …
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Überlebensanalyse in R mit links abgeschnittenen Daten
Ich mache eine Überlebensanalyse in R mit dem survivalPaket. Ich glaube, ich arbeite mit links abgeschnittenen Daten, bin mir aber nicht ganz sicher, wie ich damit umgehen soll. Ich habe eine Kohorte von Patienten, die zwischen 1990 und 2012 diagnostiziert wurden. Alle Patienten haben einen genau definierten Diagnosezeitpunkt (Eintrittszeit). Das …
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Summe der normal abgeschnittenen Zufallsvariablen
Angenommen, ich habe unabhängige normale Zufallsvariablennnn X.1∼ N ( μ1, σ21)X.2∼ N ( μ2, σ22)⋮X.n∼ N ( μn, σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) und . Wie würde ich die Dichte von charakterisieren, wenn die Verteilung jedes jeweils auf das abgeschnitten wäre ? Mit anderen Worten, …
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Eigenschaften der normalen und impliziten bedingten Wahrscheinlichkeit des bivariaten Standards im Roy-Modell
Entschuldigung für den langen Titel, aber mein Problem ist sehr spezifisch und schwer in einem Titel zu erklären. Ich lerne gerade über das Roy-Modell (Behandlungseffektanalyse). Bei meinen Folien gibt es einen Ableitungsschritt, den ich nicht verstehe. Wir berechnen das erwartete Ergebnis mit der Behandlung in der Behandlungsgruppe (Dummy D ist …
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