R语言广义线性混合模型(GLMM)bootstrap预测置信区间可视化

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通过线性模型和广义线性模型(GLM),预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 然后,利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预...

r语言Bootstrap自助法重采样构建统计量T抽样分布近似值可视化|代码分享

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=33939 统计量T是数据的一个函数,不依赖于任何未知参数(即我们可以根据数据计算得到它)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 这意味着给定数据值x1,x2,⋯,xn,统计量T就是一个"数字"。然而,在观察到数据之前,"数据"是随机变量X1,...

前端开发框架Bootstrap使用教程

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R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化|数据分享(下)

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R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化|数据分享(上):https://developer.aliyun.com/article/1498518 第 4 部分:推断 工作满意度与就业状况之间的关系(自营职业者和为他人工作的受...

R语言对综合社会调查GSS数据进行自举法bootstrap统计推断、假设检验、探索性数据分析可视化|数据分享(上)

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全文链接:https://tecdat.cn/?p=33514 综合社会调查(GSS)是由国家舆论研究中心开展的一项观察性研究。自 1972 年以来,GSS 一直通过收集当代社会的数据来监测社会学和态度趋势。其目的是解释态度、行为和属性的趋势和常量。从 1972 年到 2004 年,GSS 的目标人...

R语言缺失数据变量选择LASSO回归:Bootstrap重(再)抽样插补和推算

R语言缺失数据变量选择LASSO回归:Bootstrap重(再)抽样插补和推算

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30726 在存在缺失数据的情况下,需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。我们专注于可以与插补相结合的随机和变量选择方法的缺失方法(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 我们围绕自举Bootstrap插补和稳定性选择...

R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享

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阅读全文:http://tecdat.cn/?p=21625 我们知道参数的置信区间的计算,这些都服从一定的分布(t分布、正态分布),因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时,就无法计算置信区间了吗? 幸运的是,有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间,这就是Boot...

【视频】什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例|数据分享

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=21625 自抽样统计是什么以及为什么使用它? 本文将自抽样方法与传统方法进行比较,并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据(查看文末了解数据获取方式)进行线性回归预测来实践它。 统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数...

R语言参数自抽样法Bootstrap:估计MSE、经验功效、杰克刀Jackknife、非参数自抽样法可视化自测题

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全文链接:http://tecdat.cn/?p=27695 参数引导:估计 MSE 统计学问题:水平(k\)修剪后的平均值的MSE是多少? 我们如何回答它:估计从标准柯西分布(t 分布 w/df = 1)生成的大小为 20 的随机样本的水平 kk 修剪均值的 MSE。目标参...

数据分享|R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=27505 本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。还强调了 R 包 ggplot2 用于图形的用途。但是,在学习Bootstrap程序和 R 语言时,学习如何在没有包的情况下从头开始应用Bootstrap程序有助于更好地理...

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化

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原文链接:http://tecdat.cn/?p=26271 介绍 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路,分别由 Engle (1982) 和 Bollerslev (1986) 引入了 ARCH 和 GARCH 模型。这些模型...

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