Si vous ne faites que rééchantillonner à partir de la distribution empirique, pourquoi ne pas simplement étudier la distribution empirique? Par exemple, au lieu d'étudier la variabilité par échantillonnage répété, pourquoi ne pas simplement quantifier la variabilité à partir de la distribution...
Quels tests sont disponibles pour tester deux échantillons indépendants pour l'hypothèse nulle qu'ils proviennent de populations avec le même biais? Il existe un test classique à 1 échantillon pour savoir si le biais est égal à un nombre fixe (le test implique le 6ème moment de l'échantillon!); y...
Si, dans les régressions OLS standard, deux hypothèses sont violées (distribution normale des erreurs, homoscédasticité), l'amorçage des erreurs standard et des intervalles de confiance est-il une alternative appropriée pour obtenir des résultats significatifs en ce qui concerne la signification...
En lisant comment approximer la distribution de la moyenne de l'échantillon, je suis tombé sur la méthode de bootstrap non paramétrique. Apparemment, on peut approximer la distribution de X¯n−μX¯n−μ\bar{X}_n-\mu par la distribution de , où désigne la moyenne de l'échantillon de l'échantillon...
Le bootstrap fonctionne bien pour accéder à l'incertitude de l'estimation moyenne, mais je me souviens avoir lu quelque part que le bootstrap ne fait pas du bon travail pour évaluer l'incertitude des estimations quantiles (en particulier la médiane). Je ne me souviens pas où j'ai lu cela, et je...
Supposons que j'ai deux ensembles de données avec n observations de paires de données de variable indépendante x et de variable dépendante y chacune. Supposons en outre que je souhaite générer une distribution des pentes de régression pour chaque ensemble de données en amorçant les observations...
Je suis préoccupé par le problème que j'aimerais amorcer la valeur de p pour une estimation de partir de données multipliées imputées (MI), mais qu'il n'est pas clair pour moi comment combiner les valeurs de p entre les ensembles d'IM.θθ\theta Pour les ensembles de données MI, l'approche standard...
Je teste l'égalité des moyens en utilisant le test t de Welch. La distribution sous-jacente est loin d'être normale (plus asymétrique que l'exemple dans une discussion connexe ici ). Je peux obtenir plus de données, mais je souhaiterais une méthode de principe pour déterminer dans quelle mesure....
On m'a posé la question suivante dans le cadre des devoirs: Concevoir et mettre en œuvre une étude de simulation pour examiner les performances du bootstrap pour obtenir des intervalles de confiance à 95% sur la moyenne d'un échantillon univarié de données. Votre implémentation peut être en R ou...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
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...
Je me demandais comment les CI d'amorçage (et BCa en barticulaire) fonctionnent sur les données normalement distribuées. Il semble y avoir beaucoup de travail examinant leurs performances sur différents types de distributions, mais n'a rien trouvé sur les données normalement distribuées. Comme il...
J'ai un problème d'analyse décisionnelle assez compliqué impliquant des tests de fiabilité et l'approche logique (pour moi) semble impliquer l'utilisation de MCMC pour soutenir une analyse bayésienne. Cependant, il a été suggéré qu'il serait plus approprié d'utiliser une approche d'amorçage....
Je lis l'article Anderson propagation (Error propagation by the Monte Carlo in geochemical calculs), et il y a quelque chose que je ne comprends pas très bien. Considérons quelques données mesurées et un programme qui les traite et renvoie une valeur donnée. Dans l'article, ce programme est utilisé...
J'ai deux échantillons fortement asymétriques et j'essaie d'utiliser le bootstrap pour comparer leurs moyennes en utilisant la statistique t. Quelle est la bonne procédure pour le faire? Le processus que j'utilise Je m'inquiète de l'opportunité d'utiliser l'erreur type des données originales /...
Je veux utiliser le bootstrap pour estimer les intervalles de confiance pour les paramètres estimés à partir d'un ensemble de données de panel avec N = 250 entreprises et T = 50 mois. L'estimation des paramètres est coûteuse en calcul (quelques jours de calcul) en raison de l'utilisation du...
Le bootstrap, dans sa forme standard, peut être utilisé pour calculer les intervalles de confiance des statistiques estimées à condition que les observations soient iid. I. Visser et al. dans " Confidence Intervals for Hidden Markov Model Parameters ", a utilisé un bootstrap paramétrique pour...
J'ai la question suivante pour un cours sur lequel je travaille: Mener une étude Monte Carlo pour estimer les probabilités de couverture de l'intervalle de confiance bootstrap normal standard et de l'intervalle de confiance bootstrap de base. Échantillon d'une population normale et vérifier les...
L'application directe des méthodes de bootstrap pour les tests d'hypothèses est d'estimer l'intervalle de confiance de la statistique de test θ en calculant de façon répétée sur les échantillons bootstrap de (Soit la statistique θ échantillonné à partir bootstrap être appelé ^ θ * ). Nous rejetons...
Je suis un débutant complet :) Je fais une étude avec un échantillon de 10 000 sur une population d'environ 745 000. Chaque échantillon représente un "pourcentage de similitude". La grande majorité des échantillons se situe autour de 97% -98% mais quelques-uns se situent entre 60% et 90%,...