Statistiques et Big Data bootstrap

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Comment calculer l'intervalle de confiance de l'ordonnée à l'origine dans une régression linéaire?

Étant donné que l'erreur standard d'une régression linéaire est généralement donnée pour la variable de réponse, je me demande comment obtenir des intervalles de confiance dans l'autre sens - par exemple pour une ordonnée à l'origine. Je peux visualiser ce que cela pourrait être, mais je suis sûr qu'il doit …

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Pourquoi l'élimination en arrière est-elle justifiée lors d'une régression multiple?

N'entraîne-t-il pas un sur-ajustement? Mes résultats seraient-ils plus fiables si j'ajoutais une procédure de jack-knife ou de bootstrap dans le cadre de l'analyse?

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Utilisation du bootstrap pour obtenir la distribution d'échantillonnage du 1er centile

J'ai un échantillon (de taille 250) d'une population. Je ne connais pas la répartition de la population. La question principale: je veux une estimation ponctuelle du 1 er centile de la population, puis je veux un intervalle de confiance de 95% autour de mon estimation ponctuelle. Mon estimation ponctuelle sera …

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Comment interpréter les variables exclues ou incluses dans le modèle du lasso?

J'ai obtenu d'autres publications que l'on ne peut pas attribuer `` importance '' ou `` signification '' aux variables prédictives qui entrent dans un modèle de lasso parce que le calcul des valeurs p ou des écarts-types de ces variables est toujours un travail en cours. Sous ce raisonnement, est-il …

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Le rééchantillonnage bootstrap peut-il être utilisé pour calculer un intervalle de confiance pour la variance d'un ensemble de données?

Je sais que si vous rééchantillonnez à plusieurs reprises à partir d'un ensemble de données et calculez la moyenne à chaque fois, ces moyennes suivront une distribution normale (par le CLT). Ainsi, vous pouvez calculer un intervalle de confiance sur la moyenne de l'ensemble de données sans faire d'hypothèses sur …

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Variance de la moyenne de l'échantillon de l'échantillon bootstrap

Soit des observations distinctes (pas de liens). Soit un échantillon bootstrap (un échantillon du CDF empirique) et laissez . Recherchez et . X * 1 , . . . , X ∗ n ˉ X ∗ n = 1X1, . . . ,XnX1,...,XnX_{1},...,X_{n}X∗1, . . . , X∗nX1∗,...,Xn∗X_{1}^{*},...,X_{n}^{*} E( ˉ …

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Qu'est-ce que le bootstrap itératif? Comment est-ce utilisé?

Je suis récemment tombé sur une mention de "double / triple bootstrap" ou "bootstrap itératif". Si je comprends bien, chaque échantillon d'amorçage est redémarré. Dans quel but? Comment est-ce utilisé?

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Comment tester / prouver que les données sont gonflées à zéro?

J'ai un problème qui, je pense, devrait être simple, mais je n'arrive pas à le comprendre. Je regarde la pollinisation des graines, j'ai des plantes (n = 36) qui fleurissent en grappes, j'échantillon 3 grappes de fleurs de chaque plante et 6 gousses de graines de chaque grappe (18 gousses …

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Bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour les modèles mixtes

Les greffes suivantes sont extraites de cet article . Je suis novice dans le bootstrap et j'essaie d'implémenter le bootstrap paramétrique, semi-paramétrique et non paramétrique pour le modèle mixte linéaire avec le R bootpackage. Code R Voici mon Rcode: library(SASmixed) library(lme4) library(boot) fm1Cult <- lmer(drywt ~ Inoc + Cult + …

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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Distribution de l'inverse du coefficient de régression

Supposons que nous ayons un modèle linéaire qui satisfait toutes les hypothèses de régression standard (Gauss-Markov). Nous nous intéressons à θ = 1 / β 1 .yje= β0+ β1Xje+ ϵjeyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ=1/β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1 Question 1: Quelles hypothèses sont nécessaires pour la distribution de θ …

9 regression distributions maximum-likelihood bootstrap

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Estimer l'intervalle de confiance de la moyenne par méthode bootstrap t ou simplement par bootstrap?

Lors de l'estimation de l'intervalle de confiance de la moyenne, je pense que la méthode bootstrap t et la méthode bootstrap non paramétrique peuvent s'appliquer, mais la première nécessite un peu plus de calcul. Je me demande quels sont les avantages et les inconvénients du bootstrap t par rapport au …

9 confidence-interval bootstrap

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Comment effectuer plusieurs tests chi carré post-hoc sur une table 2 X 3?

Mon ensemble de données comprend la mortalité totale ou la survie d'un organisme sur trois types de sites: côtier, médian et extracôtier. Les nombres dans le tableau ci-dessous représentent le nombre de sites. 100% Mortality 100% Survival Inshore 30 31 Midchannel 10 20 Offshore 1 10 Je voudrais savoir si …

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Y a-t-il un nom pour ce type d'amorçage?

Envisagez une expérience avec plusieurs participants humains, chacun mesuré plusieurs fois dans deux conditions. Un modèle d'effets mixtes peut être formulé (en utilisant la syntaxe lme4 ) comme: fit = lmer( formula = measure ~ (1|participant) + condition ) Supposons maintenant que je souhaite générer des intervalles de confiance bootstrap …

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Dois-je réorganiser mes données?

Nous avons un ensemble d'échantillons biologiques qui était assez cher à obtenir. Nous avons soumis ces échantillons à une série de tests pour générer des données qui sont utilisées pour construire un modèle prédictif. À cette fin, nous avons divisé les échantillons en ensembles d'apprentissage (70%) et d'essai (30%). Nous …

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Comment créer un intervalle de confiance pour le paramètre d'un test de permutation?

Les tests de permutation sont des tests de signification basés sur des rééchantillons de permutation tirés au hasard à partir des données originales. Les rééchantillons de permutation sont dessinés sans remplacement, contrairement aux échantillons bootstrap, qui sont dessinés avec remplacement. Voici un exemple que j'ai fait dans R d'un test …

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