Questions marquées «bootstrap»

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


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Comment estimer une courbe d'étalonnage avec bootstrap (R)
Question : J'ai adapté un modèle probabiliste (réseau bayésien) pour modéliser une variable de résultat binaire. Je voudrais créer un tracé d'étalonnage haute résolution (par exemple spline) corrigé pour le sur-ajustement avec bootstrapping. Existe-t-il une procédure standard pour calculer une telle courbe? Considérations : je pourrais le faire facilement avec …



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Puis-je sous-échantillonner un grand ensemble de données à chaque itération MCMC?
Problème: je veux effectuer un échantillonnage de Gibbs pour en déduire une partie postérieure sur un grand ensemble de données. Malheureusement, mon modèle n'est pas très simple et donc l'échantillonnage est trop lent. J'envisagerais des approches variationnelles ou parallèles, mais avant d'aller aussi loin ... Question: Je voudrais savoir si …

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Intuitivement, comment fonctionne le bootstrap sauvage?
J'essaie de comprendre l'intuition derrière le bootstrap sauvage. Que fait-il réellement? Je dois être capable de comprendre ce qu'il essaie de faire par rapport à une régression conventionnelle. Mes données ont une hétéroscédasticité et la méthode que j'utilise fait 5000 réplications. Comment génère-t-il 5000 données supplémentaires?


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Sélection adaptative du nombre de répliques bootstrap
Comme pour la plupart des méthodes Monte Carlo, la règle de bootstrap est que plus le nombre de répliques est élevé, plus l'erreur Monte Carlo est faible. Mais les rendements diminuent, il n'est donc pas logique d'exécuter autant de répliques que possible. Supposons que vous vouliez vous assurer que votre …
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Modèle étrange dans l'estimation de l'intervalle de confiance de l'écart-type via le bootstrap
Je voulais estimer l'intervalle de confiance pour l'écart-type de certaines données. Le code R ressemble à ceci: library(boot) sd_boot <- function (x, ind) { res <- sd(x$ReadyChange[ind], na.rm = TRUE) return(res) } data_boot <- boot::boot(data, statistic = sd_boot, R = 10000) plot(data_boot) Et j'ai l'intrigue suivante: Je suis coincé avec …





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Pourquoi voudrais-je bootstrap lors du calcul d'un échantillon t-test indépendant? (comment justifier, interpréter et signaler un test t amorcé)
Disons que j'ai deux conditions, et ma taille d'échantillon pour les deux conditions est extrêmement faible. Disons que je n'ai que 14 observations dans la première condition et 11 dans l'autre. Je veux utiliser le test t pour tester si les différences moyennes sont significativement différentes les unes des autres. …


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