Tengo un vector Xde N=900observaciones que se modelan mejor con un estimador de densidad de kernel de ancho de banda global (los modelos paramétricos, incluidos los modelos de mezcla dinámica, no resultaron ser adecuados): Ahora, quiero simular desde este KDE. Sé que esto se puede lograr...
Tengo un conjunto de valores xi,i=1,…,Nxi,i=1,…,N{x_i}, i=1, \dots ,N de los cuales calculo la mediana M. Me preguntaba cómo podría calcular el error en esta estimación. En la red descubrí que se puede calcular como 1.2533σN√1.2533σN1.2533\frac{\sigma}{\sqrt{N}} dónde σσ\sigmaes la desviación...
Comencemos asumiendo que tengo datos de sección transversal en , x_1 , x_2 (ver abajo para y , x_1 , x_2 ).yyyx1x1x_1x2x2x_2yyyx1x1x_1x2x2x_2 Quiero estimar el efecto de las variables x1x1x_1 y x2x2x_2 y su interacción ( x3=x1∗x2x3=x1∗x2x_3= x_1*x_2 ) en la variable yyy utilizando el enfoque de la...
Quería estimar el intervalo de confianza para la desviación estándar de algunos datos. El código R se ve así: 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 =...
Como con la mayoría de los métodos de Monte Carlo, la regla para el arranque es que cuanto mayor sea el número de repeticiones, menor será el error de Monte Carlo. Pero hay rendimientos decrecientes, por lo que no tiene sentido ejecutar tantas réplicas como sea posible. Suponga que desea...
Ayudo a un colega a poner en marcha un modelo de meta-análisis de efectos mixtos utilizando el marco del paquete metafor R escrito por @Wolfgang. Interesante y preocupante, para uno de los coeficientes del modelo obtengo una distribución bimodal al arrancar (ver el panel inferior derecho de la...
Estoy tratando de entender la intuición detrás del arranque salvaje. ¿Qué está haciendo realmente? Necesito poder entender lo que está tratando de hacer en comparación con una regresión convencional. Mis datos tienen heterocedasticidad, y el método que uso hace 5000 repeticiones. ¿Cómo genera...