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...
Je recherche des références sur le calcul des intervalles de confiance pour le mode (en général). Le bootstrap peut sembler être le premier choix naturel, mais comme discuté par Romano (1988), le bootstrap standard échoue pour le mode et il ne fournit aucune solution simple. Quelque chose a-t-il...
Je traite généralement des données où plusieurs individus sont chacun mesurés plusieurs fois dans chacune de 2 conditions ou plus. J'ai récemment joué avec la modélisation à effets mixtes pour évaluer les preuves des différences entre les conditions, la modélisation individualcomme un effet...
J'utilise actuellement le processus suivant pour démarrer une série temporelle multivariée dans R: Déterminer les tailles de bloc - exécutez la fonction b.stardans le nppackage qui produit une taille de bloc pour chaque série Sélectionnez la taille de bloc maximale Exécuter tsbootsur n'importe...
Je viens d'apprendre le concept de bootstrap, et une question naïve m'est venue à l'esprit: si nous pouvons toujours générer de nombreux échantillons bootstrap de nos données, pourquoi se donner la peine d'obtenir davantage de données "réelles"? Je pense avoir une explication, dites-moi si j'ai...
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...
J'ai une question concernant l'interprétation de l'appel tsboot dans R. J'ai vérifié la documentation du Kendall et du paquet de démarrage, mais je ne suis pas plus intelligent qu'avant. Quand je lance un bootstrap en utilisant par exemple l'exemple dans le paquet Kendall, où la statistique de test...
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%,...
Je suis intéressé à obtenir un intervalle de confiance bootstrap sur la quantité X, lorsque cette quantité est mesurée 10 fois pour chacun des 10 individus. Une approche consiste à obtenir la moyenne par individu, puis à amorcer les moyennes (par exemple, rééchantillonner les moyennes avec...
Le groupe peut-il recommander un bon texte / ressource d'introduction aux techniques de rééchantillonnage appliquées? Plus précisément, je m'intéresse aux alternatives aux tests paramétriques classiques (par exemple les tests t, ANOVA, ANCOVA) pour comparer des groupes lorsque des hypothèses telles...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
Je travaille actuellement sur des estimations de biomasse utilisant l'imagerie satellite. Je vais rapidement définir l'arrière-plan de ma question, puis expliquer la question statistique sur laquelle je travaille. Contexte Problème J'essaie d'estimer la biomasse sur une zone en France. Ma réponse...
Pour mettre ma question en contexte, je suis physicien mais avec une exposition limitée aux statistiques et ce que j'ai appris à ce sujet remonte à plus de 30 ans. J'essaie d'en savoir plus sur l'amorçage de blocs car cette technique peut être appropriée pour résoudre un problème sur lequel je...
tl; dr: En commençant par un ensemble de données généré sous la valeur nulle, j'ai rééchantillonné les cas avec remplacement et effectué un test d'hypothèse sur chaque ensemble de données rééchantillonné. Ces tests d'hypothèse rejettent le nul plus de 5% du temps. Dans la simulation ci-dessous,...
J'ai un modèle de régression logistique binaire avec une DV (maladie: oui / non) et 5 prédicteurs (démographie [âge, sexe, tabagisme (oui / non)], un index médical (ordinale) et un traitement aléatoire [oui / non ]). J'ai également modélisé tous les termes d'interaction bilatérale. Les principales...
Pour les devoirs, on m'a donné des données pour créer / former un prédicteur qui utilise la régression au lasso. Je crée le prédicteur et je l'entraîne à l'aide de la bibliothèque lasso python de scikit learn. Alors maintenant, j'ai ce prédicteur qui, une fois donné, peut prédire la sortie. La...
Du Quick-R de Robert Kabacoff, j'ai # Bootstrap 95% CI for regression coefficients library(boot) # function to obtain regression weights bs <- function(formula, data, indices) { d <- data[indices,] # allows boot to select sample fit <- lm(formula, data=d) return(coef(fit)) } #...
J'ai fait un bootstrap avec un modèle mixte (plusieurs variables avec interaction et une variable aléatoire). J'ai obtenu ce résultat (seulement partiel): > boot_out ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP Call: boot(data = a001a1, statistic = bootReg, R = 1000) Bootstrap Statistics : original bias...
J'ai un modèle de survie avec des patients nichés dans des hôpitaux qui inclut un effet aléatoire pour les hôpitaux. L'effet aléatoire est distribué gamma, et j'essaie de rapporter la «pertinence» de ce terme sur une échelle facilement compréhensible. J'ai trouvé les références suivantes qui...