Preguntas etiquetadas con sampling

Crear muestras de una población bien especificada utilizando un método probabilístico y / o produciendo números aleatorios a partir de una distribución especificada. Como esta etiqueta es ambigua, considere [muestreo-encuesta] para el primero y [monte-carlo] o [simulación] para el segundo. Para preguntas relacionadas con la creación de muestras aleatorias a partir de distribuciones conocidas, considere usar la etiqueta [generación aleatoria].

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Métodos de remuestreo / simulación: monte carlo, bootstrapping, jackknifing, validación cruzada, pruebas de aleatorización y pruebas de permutación

Estoy tratando de entender la diferencia entre los diferentes métodos de remuestreo (simulación Monte Carlo, bootstrapping paramétrico, bootstrapping no paramétrico, jackknifing, validación cruzada, pruebas de aleatorización y pruebas de permutación) y su implementación en mi propio contexto usando...

r bootstrap resampling jackknife permutation-test
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R: Bosque aleatorio que arroja NaN / Inf en el error de "llamada de función externa" a pesar de que no hay NaN en el conjunto de datos [cerrado]

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...

r random-forest caret regression prediction fitting social-science poisson-distribution distributions characteristic-function bayesian prior regression normal-distribution interaction nonparametric skewness svm standard-deviation standard-error regression-coefficients igraph natural-language word2vec word-embeddings regression machine-learning sampling r regression machine-learning random-forest ensemble sampling unbiased-estimator proof estimators mse probability conditional-probability bayes anova missing-data neural-networks recommender-system r confidence-interval sample multiple-imputation r time-series forecasting mase
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Calcular la repetibilidad de los efectos de un modelo más antiguo

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit =

mixed-model reliability intraclass-correlation repeatability spss factor-analysis survey modeling cross-validation error curve-fitting mediation correlation clustering sampling machine-learning probability classification metric r project-management optimization svm python dataset quality-control checking clustering distributions anova factor-analysis exponential poisson-distribution generalized-linear-model deviance machine-learning k-nearest-neighbour r hypothesis-testing t-test r variance levenes-test bayesian software bayesian-network regression repeated-measures least-squares change-scores variance chi-squared variance nonlinear-regression regression-coefficients multiple-comparisons p-value r statistical-significance excel sampling sample r distributions interpretation goodness-of-fit normality-assumption probability self-study distributions references theory time-series clustering econometrics binomial hypothesis-testing variance t-test paired-comparisons statistical-significance ab-test r references hypothesis-testing t-test normality-assumption wilcoxon-mann-whitney central-limit-theorem t-test data-visualization interactive-visualization goodness-of-fit
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¿Cuál es el nombre de la falacia estadística por la cual los resultados de lanzamientos de monedas anteriores influyen en las creencias sobre lanzamientos de monedas posteriores?

Como todos sabemos, si lanzas una moneda que tiene la misma probabilidad de lanzar caras que de colas, entonces si lanzas la moneda muchas veces, la mitad de las veces obtendrás caras y la otra mitad obtendrás colas. Cuando discutieron esto con un amigo, dijeron que si lanzabas la moneda 1000...

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