Questions marquées «bootstrap»

Le bootstrap est une méthode de rééchantillonnage pour estimer la distribution d'échantillonnage d'une statistique.

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Expliquer aux laïcs pourquoi l'amorçage fonctionne
J'ai récemment utilisé l'amorçage pour estimer les intervalles de confiance d'un projet. Quelqu'un qui ne connaît pas grand chose aux statistiques m'a récemment demandé d'expliquer pourquoi l' amorçage fonctionne, c.-à-d. Pourquoi le rééchantillonnage répétitif du même échantillon donne-t-il de bons résultats. J'ai réalisé que bien que j'avais passé beaucoup de …
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Quelle est la règle .632+ en amorçage?
Ici @gung fait référence à la règle .632+. Une recherche rapide dans Google ne permet pas de comprendre aisément ce que cette règle signifie et dans quel but elle est utilisée. Quelqu'un voudrait-il élucider la règle .632+?
107 bootstrap 
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Un exemple: régression LASSO utilisant glmnet pour les résultats binaires
Je commence à me familiariser avec l’utilisation de glmnetavec LASSO Regression, où mon résultat d’intérêt est dichotomique. J'ai créé un petit cadre de données fictif ci-dessous: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
78 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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Méthodes de rééchantillonnage / simulation: monte carlo, bootstrapping, jackknifing, validation croisée, tests de randomisation et tests de permutation
J'essaie de comprendre la différence entre différentes méthodes de rééchantillonnage (simulation de Monte Carlo, amorçage paramétrique, amorçage non paramétrique, jackknifing, validation croisée, tests de randomisation et de permutation) et leur mise en œuvre dans mon propre contexte en utilisant R. Disons que j'ai la situation suivante - je veux effectuer …
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Hypothèses concernant les estimations bootstrap de l'incertitude
J'apprécie l'utilité du bootstrap pour obtenir des estimations de l'incertitude, mais une chose qui m'a toujours dérangé à ce sujet est que la distribution correspondant à ces estimations est la distribution définie par l'échantillon. En général, il semble être une mauvaise idée de croire que nos fréquences d'échantillonnage ressemblent exactement …
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Bootstrap contre jackknife
Les méthodes bootstrap et jackknife peuvent être utilisées pour estimer le biais et l’erreur type d’une estimation et les mécanismes des deux méthodes de ré-échantillonnage ne sont pas très différents: échantillonnage avec remplacement ou omission d’une observation à la fois. Toutefois, le jackknife n’est pas aussi populaire que le bootstrap …
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Interprétation du prédicteur et / ou de la réponse transformé par log
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme l'augmentation en pourcentage, mais comment cela change-t-il …
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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Est-il possible d'interpréter le bootstrap d'un point de vue bayésien?
Ok, c'est une question qui me tient éveillé la nuit. La procédure de bootstrap peut-elle être interprétée comme une approximation de certaines procédures bayésiennes (à l’exception du bootstrap bayésien)? J'aime beaucoup «l'interprétation» bayésienne des statistiques, que je trouve bien cohérente et facile à comprendre. Cependant, j’ai également un faible pour …
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Comment déterminer les composants principaux significatifs en utilisant l’amorçage ou l’approche de Monte Carlo?
Je suis intéressé par la détermination du nombre de régularités significatives issues d'une analyse en composantes principales (ACP) ou d'une fonction empirique orthogonale (EOF). Je suis particulièrement intéressé par l'application de cette méthode aux données climatiques. Le champ de données est une matrice MxN, M étant la dimension temporelle (par …
40 r  pca  bootstrap  monte-carlo 
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