Estou usando a biblioteca caretem R para testar vários procedimentos de modelagem. O trainControlobjeto permite especificar um método de re-amostragem. Os métodos são descritos na documentação secção de 2,3 e incluem: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcve oob. Embora alguns deles sejam...
Acabei de ler sobre a amostragem de Gibbs e o algoritmo Metropolis Hastings e tenho algumas perguntas. Pelo que entendi, no caso da amostragem de Gibbs, se tivermos um grande problema multivariado, coletamos amostras da distribuição condicional, ou seja, amostramos uma variável enquanto mantemos...
Quero amostrar de acordo com uma densidade f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a)f(a)∝cada−1Γ(a)1(1,∞)(a) f(a) \propto \frac{c^a d^{a-1}}{\Gamma(a)} 1_{(1,\infty)}(a) ondecccedddsão estritamente positivos. (Motivação: isso pode ser útil para amostragem de Gibbs quando o parâmetro de forma de uma densidade gama...
Estou trabalhando em um aplicativo de pesquisa de saúde aberto, planejado para ser usado em países em desenvolvimento. A idéia básica é que as entrevistas da pesquisa sejam de crowdsourcing - elas são realizadas por voluntários desorganizados que enviam dados dos formulários das entrevistas...
De qualquer algoritmo de amostragem genérico, pode-se derivar um algoritmo de otimização. De fato, para maximizar uma função arbitrária , basta extrair amostras de . Para pequeno o suficiente, essas amostras ficarão próximas do máximo global (ou máximo local na prática) da função .f: x → f( X...
Para calcular o intervalo de confiança (IC) para média com desvio padrão populacional desconhecido (dp), estimamos o desvio padrão populacional empregando a distribuição t. Notavelmente, que . Porém, como não temos uma estimativa pontual do desvio padrão da população, estimamos através da...
Estou trabalhando em dados gravemente desequilibrados. Na literatura, vários métodos são utilizados para reequilibrar os dados usando re-amostragem (super ou sub-amostragem). Duas boas abordagens são: SMOTE: Técnica de sobre-amostragem de minorias sintéticas ( SMOTE ) ADASYN: Abordagem de Amostra...
Estou tentando aplicar o MCMC em um problema, mas meus anteriores (no meu caso eles são )) estão restritos a uma área? Posso usar o MCMC normal e ignorar as amostras que ficam fora da zona restrita (que no meu caso é [0,1] ^ 2), ou seja, reutilizar a função de transição quando a nova transição cair...
Tenho enfrentado dificuldades para entender o significado de "amostra aleatória" e "variável aleatória iid". Tentei descobrir o significado de várias fontes, mas fiquei cada vez mais confuso. Estou postando aqui o que tentei e conheci: A Probabilidade e Estatísticas de Degroot diz: Amostras...
Fechado . Esta questão é baseada em opiniões . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela possa ser respondida com fatos e citações editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Qual a sua...
Vamos supor que temos amostras de duas variáveis aleatórias independentes de Bernoulli, e .B e r ( θ 2 )B e r ( θ1)Ber(θ1)\mathrm{Ber}(\theta_1)B e r ( θ2)Ber(θ2)\mathrm{Ber}(\theta_2) Como provamos que ?( X¯1- X¯2) - ( θ1-θ2)θ1( 1 - θ1)n1+ θ2( 1 - θ2)n2--------------√→dN( 0 , 1...
Eu gostaria de gerar amostras da região azul definida aqui: A solução ingênua é usar a amostragem por rejeição no quadrado da unidade, mas isso fornece apenas uma eficiência de (~ 21,4%).1 - π/ 41−π/41-\pi/4 Existe alguma maneira de provar com mais eficiência?
fundo Eu tenho uma variável com uma distribuição desconhecida. Eu tenho 500 amostras, mas gostaria de demonstrar a precisão com a qual posso calcular a variação, por exemplo, argumentar que um tamanho de amostra de 500 é suficiente. Também estou interessado em saber o tamanho mínimo da amostra...
Estou dando uma aula de introdução às estatísticas e estava revisando os tipos de amostragem, incluindo amostragem sistemática, em que você experimenta cada k-ésimo indivíduo ou objeto. Um aluno perguntou se a amostragem de cada pessoa com uma característica em particular realizaria a mesma...
Suponha que tenhamos uma variável aleatória XXX suportada em [0,1][0,1][0,1] partir da qual podemos extrair amostras. Como podemos chegar a uma estimativa imparcial da mediana de XXX ? É claro que podemos gerar algumas amostras e tirar a mediana da amostra, mas entendo que isso geralmente não será...
Estou tentando gerar amostras aleatórias de um pdf personalizado usando R. Meu pdf é: fX( x ) = 32( 1 - x2) , 0 ≤ x ≤ 1fX(x)=32(1-x2),0 0≤x≤1f_{X}(x) = \frac{3}{2} (1-x^2), 0 \le x \le 1 Gerei amostras uniformes e tentei transformá-lo em minha distribuição personalizada. Eu fiz isso encontrando o...
Como você testaria ou verificaria se a amostragem é IID (independente e identicamente distribuída)? Note que eu não quero dizer Gaussiano e Distribuído Identicamente, apenas IID. E a ideia que me vem à mente é dividir repetidamente a amostra em duas subamostras de tamanho igual, realizar o teste...
Estou tentando aprender estatística porque acho que ela é tão prevalente que me proíbe de aprender algumas coisas, se não entendi direito. Estou tendo problemas para entender essa noção de distribuição amostral dos meios amostrais. Não consigo entender como alguns livros e sites explicaram isso....
A "validação de inicialização" / "validação cruzada de reamostragem" é nova para mim, mas foi discutida pela resposta a esta pergunta . Acho que envolve dois tipos de dados: os dados reais e os dados simulados, em que um determinado conjunto de dados simulados é gerado a partir dos dados reais por...
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...