Si todo lo que está haciendo es volver a tomar muestras de la distribución empírica, ¿por qué no solo estudiar la distribución empírica? Por ejemplo, en lugar de estudiar la variabilidad mediante muestreo repetido, ¿por qué no cuantificar la variabilidad a partir de la distribución...
¿Qué pruebas están disponibles para probar dos muestras independientes para la hipótesis nula de que provienen de poblaciones con el mismo sesgo? Hay una prueba clásica de 1 muestra para determinar si el sesgo es igual a un número fijo (¡la prueba involucra el sexto momento de la muestra!); ¿Hay...
Si en las regresiones estándar de OLS se violan dos supuestos (distribución normal de errores, homocedasticidad), ¿son los errores estándar de arranque y los intervalos de confianza una alternativa apropiada para llegar a resultados significativos con respecto a la importancia de los coeficientes...
Cuando leí acerca de cómo aproximar la distribución de la muestra significa que encontré el método de arranque no paramétrico. Aparentemente uno puede aproximar la distribución de por la distribución de ˉ X ∗ n - ˉ X n , donde ˉ X ∗
Bootstrapping funciona bien para acceder a la incertidumbre en la estimación media, sin embargo, recuerdo haber leído en alguna parte que el bootstrap no hace un buen trabajo al evaluar la incertidumbre en las estimaciones cuantiles (particularmente la mediana). No recuerdo dónde leí esto, y no...
Supongamos que tengo dos conjuntos de datos con n observaciones de pares de datos de variable independiente xy variable dependiente y cada uno. Supongamos, además, que deseo generar una distribución de pendientes de regresión para cada conjunto de datos mediante el arranque de las observaciones...
Me preocupa el problema de que me gustaría arrancar el valor p para una estimación de partir de datos de imputación múltiple (MI), pero que no está claro para mí cómo combinar los valores p en los conjuntos de MI.θθ\theta Para los conjuntos de datos MI, el enfoque estándar para llegar a la...
Estoy probando la igualdad de medios usando la prueba t de Welch. La distribución subyacente está lejos de ser normal (más sesgada que el ejemplo en una discusión relacionada aquí ). Puedo obtener más datos, pero me gustaría conocer alguna forma de determinar en qué medida hacerlo. ¿Existe una...
Me han hecho la siguiente pregunta como parte de la tarea: Diseñe e implemente un estudio de simulación para examinar el rendimiento del bootstrap para obtener intervalos de confianza del 95% en la media de una muestra univariada de datos. Su implementación puede ser en R o SAS. Los aspectos...
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
La pregunta: Bootstrapping es superior a jackknifing; Sin embargo, me pregunto si hay casos en los que la navaja es la única o al menos una opción viable para caracterizar la incertidumbre a partir de las estimaciones de los parámetros. Además, en situaciones prácticas, ¿qué tan sesgado / inexacto...
Me preguntaba cómo funcionan los CI de arranque (y BCa en barticular) en los datos distribuidos normalmente. Parece que hay mucho trabajo examinando su rendimiento en varios tipos de distribuciones, pero no pudo encontrar nada en los datos distribuidos normalmente. Como parece algo obvio estudiar...
Tengo un problema de análisis de decisiones bastante complicado que involucra pruebas de confiabilidad y el enfoque lógico (para mí) parece involucrar el uso de MCMC para soportar un análisis bayesiano. Sin embargo, se ha sugerido que sería más apropiado utilizar un enfoque de arranque. ¿Podría...
Estoy leyendo el artículo Propagación de errores por el método Monte Carlo en cálculos geoquímicos, Anderson (1976) y hay algo que no entiendo del todo. Considere algunos datos medidos y un programa que los procese y devuelva un valor dado. En el artículo, este programa se utiliza para obtener...
Tengo dos muestras muy sesgadas y estoy tratando de usar bootstrapping para comparar sus medias usando la estadística t. ¿Cuál es el procedimiento correcto para hacerlo? El proceso que estoy usando Me preocupa la conveniencia de utilizar el error estándar de los datos originales / observados...
Quiero usar bootstrapping para estimar los intervalos de confianza para los parámetros estimados de un conjunto de datos de panel con N = 250 empresas y T = 50 meses. La estimación de parámetros es computacionalmente costosa (pocos días de cómputo) debido al uso del filtrado de Kalman y la...
El bootstrap, en su forma estándar, se puede usar para calcular los intervalos de confianza de las estadísticas estimadas, siempre que las observaciones sean idóneas. I. Visser y col. en " Intervalos de confianza para parámetros de modelo de Markov ocultos ", se utilizó una rutina de arranque...
Tengo la siguiente pregunta para un curso en el que estoy trabajando: Realice un estudio de Monte Carlo para estimar las probabilidades de cobertura del intervalo de confianza de arranque normal estándar y el intervalo de confianza de arranque básico. Muestra de una población normal y verifique...
La aplicación directa de los métodos de bootstrap a la prueba de hipótesis es estimar el intervalo de confianza del estadístico de prueba al calcularlo repetidamente en las muestras de bootstrap (deje que el estadístico muestreado de bootstrap se llame ). Rechazamos si el parámetro hipotético (que...
Soy un novato completo :) Estoy haciendo un estudio con un tamaño de muestra de 10,000 de una población de aproximadamente 745,000. Cada muestra representa un "porcentaje de similitud". La gran mayoría de las muestras son alrededor del 97% -98%, pero algunas son entre 60% y 90%, es decir, la...