Pytania otagowane jako truncation

Obcinanie to proces, który powoduje pomijanie danych, które przekraczają próg.

4
Jakie są względne zalety danych Winsorizing vs. Trimming?
Winsorizing danych oznacza zastąpienie ekstremalnych wartości zestawu danych pewną wartością percentyla z każdego końca, natomiast przycinanie lub obcinanie wymaga usunięcia tych ekstremalnych wartości. Zawsze widzę obie metody omawiane jako realną opcję zmniejszenia efektu wartości odstających podczas obliczania statystyk, takich jak średnia lub odchylenie standardowe, ale nie widziałem, dlaczego można wybrać …
2
Jaka jest różnica między cenzurą a obcięciem?
W książce Modele statystyczne i metody dożywotnich danych napisano: Ocenzurowanie: Gdy obserwacja jest niekompletna z jakiejś przypadkowej przyczyny. Obcinanie: gdy niekompletny charakter obserwacji wynika z systematycznego procesu selekcji właściwego dla projektu badania. Co rozumie się przez „systematyczny proces selekcji nieodłączny od projektu badania” w definicji skrótu? Jaka jest różnica między …
1
Estymatory maksymalnego prawdopodobieństwa dla skróconego rozkładu
Rozważmy NNN niezależnych próbek SSS otrzymano z losowej zmiennej XXX , który jest przyjmowany śledzić skróconą dystrybucji (np obcięty rozkład normalny ) znanego (Finite) minimalne i maksymalne wartości aaa i bbb , lecz z nieznanych parametrów μμ\mu i σ2σ2\sigma^2 . Jeśli XXX następnie non-obcięte rozkładzie estymatorów największej wiarygodności ľ i …
1
Czy obcięte liczby z generatora liczb losowych są nadal „losowe”?
Tutaj „obcięcie” oznacza zmniejszenie precyzji liczb losowych i nie obcinanie serii liczb losowych. Na przykład, jeśli mam liczb rzeczywistych losowych (narysowanych z dowolnego rozkładu, np. Normalnego, jednolitego itp.) Z dowolną precyzją i obcinam wszystkie liczby, aby w końcu otrzymać zestaw liczb, z których każda zawiera dokładnie 2 cyfry po przecinku. …
3
Co oznacza skrócona dystrybucja?
W artykule badawczym na temat analizy wrażliwości modelu równania różniczkowego zwyczajnego układu dynamicznego autor podał rozkład parametru modelu jako Rozkład normalny (średnia = 1e-4, std = 3e-5) obcięty do zakresu [0,5e -4 1,5e-4]. Następnie wykorzystuje próbki z tego obciętego rozkładu do symulacji modelu. Co to znaczy mieć obcięty rozkład i …
2
Skutecznie próbkuje progową dystrybucję Beta
Jak powinienem efektywnie próbkować z następującej dystrybucji? x∼B(α,β), x>kx∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Jeśli kkk nie jest zbyt duże, próbowanie odrzucenia może być najlepszym podejściem, ale nie jestem pewien, jak postępować, gdy kkk jest duże. Być może istnieje jakieś asymptotyczne przybliżenie, które można zastosować?
2
Cenzura / Obcięcie w JAGS
Mam pytanie, jak dopasować problem cenzury do JAGS. Obserwuję normalną dwuwymiarową mieszaninę, w której wartości X mają błąd pomiaru. Chciałbym zamodelować prawdziwe podstawowe „średnie” zaobserwowanych wartości cenzurowanych. ⌈ xt r u e+ ϵ ⌉ = xo b s e r v e d ε ~ N( 0 , s d= …
4
Model historii zdarzeń dyskretnych (przeżycie) w R.
Próbuję dopasować model czasu dyskretnego do R, ale nie jestem pewien, jak to zrobić. Czytałem, że możesz zorganizować zmienną zależną w różnych wierszach, po jednym dla każdej obserwacji czasu, i użyć glmfunkcji z łączem logit lub cloglog. W tym sensie, mam trzy kolumny: ID, Event(1 lub 0, w każdym okresie …
10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 
2
Czy próbkowanie ze złożonego rozkładu normalnego jest równoważne próbkowaniu z rozkładu normalnego obciętego do 0?
Chcę symulować z normalnej gęstości (powiedzmy średnią = 1, sd = 1), ale chcę tylko dodatnich wartości. Jednym ze sposobów jest symulacja z wartości normalnej i przyjęcie wartości bezwzględnej. Myślę o tym jak o złożonej normalności. Widzę w R, że istnieją funkcje do generowania skróconych zmiennych losowych. Jeśli wykonuję symulację …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.