El truncamiento es un proceso que resulta en la omisión de datos que están más allá de un umbral.
Winsorizar datos significa reemplazar los valores extremos de un conjunto de datos con un cierto valor de percentil de cada extremo, mientras que Recortar o Truncar implica eliminar esos valores extremos. Siempre veo ambos métodos discutidos como una opción viable para disminuir el efecto de los...
En el libro Modelos y métodos estadísticos para datos de por vida , está escrito: Censura: cuando una observación está incompleta debido a alguna causa aleatoria. Truncamiento: cuando la naturaleza incompleta de la observación se debe a un proceso de selección sistemática inherente al diseño...
Aquí 'truncar' implica reducir la precisión de los números aleatorios y no truncar la serie de números aleatorios. Por ejemplo, si tengo números verdaderamente aleatorios (extraídos de cualquier distribución, por ejemplo, normal, uniforme, etc.) con precisión arbitraria y trunco todos los números...
En un artículo de investigación sobre el análisis de sensibilidad de un modelo de ecuación diferencial ordinaria de un sistema dinámico, el autor proporcionó la distribución de un parámetro del modelo como Distribución normal (media = 1e-4, std = 3e-5) truncada al rango [0.5e -4 1,5e-4]. Luego usa...
Esta es mi primera publicación. Estoy realmente agradecido por esta comunidad. Estoy tratando de analizar datos de recuento longitudinal truncados a cero (probabilidad de que la variable de respuesta = 0 sea 0), y la media! = Varianza, por lo que se eligió una distribución binomial negativa sobre...
Tengo una pregunta sobre cómo encajar un problema de censura en JAGS. Observo una mezcla bivariada normal donde los valores de X tienen un error de medición. Me gustaría modelar los verdaderos 'medios' subyacentes de los valores censurados observados. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s e r v e d ϵ ∼ N( 0...
Me gustaría generar datos aleatorios a partir de una distribución normal restringida usando R. Por ejemplo, es posible que desee simular una variable de una distribución normal con mean=3, sd= 2y cualquier valor mayor que 5 se muestrea de la misma distribución normal. Por lo tanto, para la...
Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres...
¿Cómo debo muestrear eficientemente de la siguiente distribución? x ∼ B ( α , β) , x > k x∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Si no es demasiado grande, entonces el muestreo de rechazo puede ser el mejor enfoque, pero no estoy seguro de cómo proceder cuando es grande. ¿Quizás...
Deseo simular a partir de una densidad normal (digamos media = 1, sd = 1) pero solo quiero valores positivos. Una forma es simular desde una normal y tomar el valor absoluto. Pienso en esto como una normal plegada. Veo en R que hay funciones para la generación de variables aleatorias truncadas....
Tengo una variable dependiente que puede variar de 0 a infinito, con 0s siendo observaciones correctas. Entiendo que los modelos de censura y Tobit solo se aplican cuando el valor real de es parcialmente desconocido o falta, en cuyo caso se dice que los datos están truncados. Más información sobre...
¿Cómo puedo calcular la media truncada o recortada? Digamos truncado en un 10%? Puedo imaginar cómo hacerlo si tienes 10 entradas más o menos, pero ¿cómo puedo hacerlo para muchas
Perdón por el título largo, pero mi problema es bastante específico y difícil de explicar en un título. Actualmente estoy aprendiendo sobre el Modelo Roy (análisis del efecto del tratamiento). Hay un paso de derivación en mis diapositivas, que no entiendo. Calculamos el resultado esperado con el...
Supongamos que tengo variables aleatorias normales independientesnortenorten X1∼ N (μ1,σ21)X2∼ N (μ2,σ22)⋮Xnorte∼ N (μnorte,σ2norte)X1∼norte(μ1,σ12)X2∼norte(μ2,σ22)⋮Xnorte∼norte(μnorte,σnorte2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim...
Estoy haciendo un análisis de supervivencia en R con el survivalpaquete. Creo que estoy trabajando con datos truncados a la izquierda, pero no estoy completamente seguro de cómo manejarlos. Tengo una cohorte de pacientes diagnosticados entre 1990 y 2012. Todos los pacientes tienen un tiempo de...