Questions marquées «bootstrap»

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

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Peut-on sur-adapter en apprenant des algorithmes d’apprentissage automatique en utilisant CV / Bootstrap?
Cette question est peut-être trop ouverte pour obtenir une réponse définitive, mais j'espère que non. Les algorithmes d'apprentissage machine, tels que SVM, GBM, Random Forest, etc., ont généralement quelques paramètres libres qui, au-delà de certaines indications empiriques, doivent être adaptés à chaque jeu de données. Cela se fait généralement avec …
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Comment démarrez-vous avec des données de séries chronologiques?
J'ai récemment appris à utiliser des techniques d'amorçage pour calculer les erreurs standard et les intervalles de confiance pour les estimateurs. Ce que j'ai appris, c'est que si les données sont des IID, vous pouvez traiter les données de l'échantillon comme la population et faire un échantillonnage avec remplacement, ce …
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Quand l'estimation bootstrap du biais est-elle valide?
On prétend souvent que le bootstrap peut fournir une estimation du biais dans un estimateur. Si t est l'estimation pour une statistique, et sont les répliques bootstrap (avec ), alors l'estimation bootstrap de biais est qui semble extrêmement simple et puissant, au point d'être troublant.t^t^\hat tt~it~i\tilde t_ii∈{1,⋯,N}i∈{1,⋯,N}i\in\{1,\cdots,N\}biast≈1N∑it~i−t^biast≈1N∑it~i−t^\begin{equation} \mathrm{bias}_t \approx \frac{1}{N}\sum_i …
31 bootstrap  bias 
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Existe-t-il un intervalle de confiance non paramétrique fiable pour la moyenne d'une distribution asymétrique?
Des distributions très asymétriques telles que le log-normal n'entraînent pas des intervalles de confiance bootstrap précis. Voici un exemple montrant que les zones arrière gauche et droite sont loin de la valeur idéale de 0,025, quelle que soit la méthode d'amorçage que vous essayez dans R: require(boot) n <- 25 …
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Dans quelle mesure le bootstrap se rapproche-t-il de la distribution d'échantillonnage d'un estimateur?
Ayant récemment étudié le bootstrap, j'ai posé une question conceptuelle qui me laisse toujours perplexe: Vous avez une population et vous voulez connaître un attribut de population, c'est-à-dire θ=g(P)θ=g(P)\theta=g(P) , où j'utilise PPP pour représenter la population. Ce θθ\theta pourrait être la moyenne de la population par exemple. Habituellement, vous …
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Intervalle de prédiction de bootstrap
Existe-t-il une technique de bootstrap pour calculer les intervalles de prédiction pour les prédictions ponctuelles obtenues par exemple à partir d'une régression linéaire ou d'une autre méthode de régression (k-plus proche voisin, arbres de régression, etc.)? D'une certaine manière, je pense que la manière parfois proposée de simplement lancer la …
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Les degrés de liberté peuvent-ils être un nombre non entier?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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