Statistiques et Big Data jackknife

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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 …

75 r bootstrap resampling jackknife permutation-test

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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 …

49 r confidence-interval bootstrap jackknife

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Jackknife contre LOOCV

Y a-t-il vraiment une différence entre le jackknife et laisser une validation croisée? La procédure semble identique ai-je raté quelque chose?

15 cross-validation jackknife

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Y a-t-il des utilisations contemporaines du jackknifing?

La question: Bootstrapping est supérieur au jackknifing; cependant, je me demande s'il existe des cas où le jackknifing est la seule ou au moins une option viable pour caractériser l'incertitude à partir des estimations des paramètres. De plus, dans des situations pratiques, dans quelle mesure le jackknifing est-il biaisé / …

12 machine-learning cross-validation bootstrap maximum-entropy jackknife

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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?

9 multiple-regression bootstrap reliability overfitting jackknife

Questions marquées «jackknife»