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통계 테스트의 관측 수에 관한 전력 그래프를 얻기 위해 bootstrp 함수를 구현하는 방법

파일럿 작업을 수행해야하는 사람과 관련된 실험을하고 있습니다. 그들의 성능은 궤도와 하늘의 표적 중심 사이의 거리를 측정하여 평가됩니다. 나는 시험 조건을 위해 8 과목과 통제 조건을 위해 8 과목을 가지고있다. 내 데이터는 매개 변수가 없으며 독립적입니다. 나는 Matlab (ranksum)에서 Wilcoxon Rank Sum test로 통계적 차이를 분

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"boot"패키지를 사용한 부트 스트래핑을위한 GPU 컴퓨팅

부트 스트래핑을 사용하여 대규모 분석을하고 싶습니다. I는 부트 스트래핑의 속도는 다음 코드와 같이 병렬 계산을 이용하여 증가되는 것을 보았다 계산의 전체 수는 제 경우 큰 같이 # detect number of cpu library(parallel) detectCores() library(boot) # boot function --> mean

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한 번에 한 행에 대해 하나의 샘플을 가져 와서 평균을 계산하십시오. 루프

R에서는 47 행과 30 열의 행렬을가집니다. 각 셀은 숫자 값 (0.0에서 1.0까지 다양 함)을 포함합니다. 일부 셀에는 숫자 값 대신 "NA"가 있습니다. 각 행에 대해 , 샘플을 한 임의의 값을 모두 47 개 행이 한 번 샘플링 될 때까지 : 이 내가하고 싶은 것입니다. 수치 값만 샘플링 할 수 있습니다 (NA는 무시해야합니다). 이 47 개의 값을

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model.frame.default의 오류 ... 가변 길이가 선형 모델 유효성 검사에서 다름 R

선형 모델의 유효성 검사를 위해 부팅 패키지에서 cv.glm() 함수를 사용하려고합니다. 첫째 나는 모델을 실행하고 그것을 잘 작동합니다 : > linear_model_red<-glm(red_wine_data$quality~.,data=red_wine_data) 을 한 후, 나는 확인하고 싶은 : cv.glm(red_wine_data,linear_mod

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R : cv.glm 변수 길이가 다름 오류

차원 축소를위한 역 선택과 선형 회귀를 비교하려고합니다. 데이터 세트는 150 개의 변수로 상당히 큽니다. 나는 항상 선택 모델의 교차 검증과 비교를 생성하기 위해 같은 방법을 사용했지만,이 데이터 집합이 시간은 cv.glm 내가 해결하기 위해 문제가 오류가 있습니다 : 모델 오류 .frame.default (수식 = SurveyTest $ H.test ~

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R : 리샘플링 후 그룹별로 행 선택

패널 데이터 세트에 대해 수동으로 부트 스트랩을 수행하고 싶습니다. 나중의 조작의 일관성을 확인하기 위해 개별 레벨에서 클러스터링해야합니다. 즉, 부트 스트랩 샘플에서 동일한 개인에 대한 모든 관찰을 선택해야한다고합니다. 내가하는 일은 인덱스로 사용되는 고유 한 개별 ID의 벡터에서 대체를 사용하여 리샘플링을 수행하는 것입니다. df <- data.fram

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경험적 분포 함수에서 샘플을 만드는 방법

파이썬에서 비모수 적 부트 스트랩을 구현하려고합니다. 샘플을 가져 와서 경험적 분포 함수를 만들고이 edf에서 많은 샘플을 생성해야합니다. 내가 어떻게 해? scipy에서 정확한 수식을 알고있는 경우 자신의 배포 함수를 만드는 방법을 찾았지만 edf 만 있습니다.

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서브 샘플링 및 양자화 정규화 R

일련의 부트 스트랩 된 복제본에 GBM 알고리즘을 적용해야하는 경우 분석을 수행해야합니다. 또 하나의 주름은 각 복제물이 양자화 된 정규화 된 결과를 가져야한다는 것입니다. 내가 달성하고자하는 것은 입니다. 으로 설정된 메인 데이터로 시작하십시오. 200 개의 리샘플링을 포함하는 3 차원 배열을 만듭니다. 3. 각 리샘플링 내에서 결과 변수를 정규화합니다.

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그라디언트 증가 모델에서 AUC 추출하기 R 수동으로 생성 된 복제본에서 R

계속적인 결과로 그라디언트가 증가 된 기계 학습 알고리즘에서 생성 된 AUC 주위에 부트 스트랩 된 신뢰 구간을 얻는 데 노력하고 있습니다. 리 샘플 분위수가 결과 변수를 실행 GBM을 정상화 교체와 주요 데이터 세트 (N = 1000) : 다음은 최소 200 번 반복해야 할 것 중 하나 반복에 대한 코드입니다 어떻게 것 리샘플링 된 데이터 세트 및 200

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R 부트 스트랩으로 회귀 계수 이름 얻기

R에서 boot 패키지를 사용하여 부트 스트랩 된 SE 및 신뢰 구간을 계산합니다. 나는 예상치의 부트 스트랩 분포와 함께 매개 변수의 이름을 얻는 우아하고 효율적인 방법을 찾으려고 노력하고 있습니다. 예를 들어, here 주어진 간단한 예를 고려해 결과는 단지 숫자 인덱스로 표시하는 것을 제외하고 이것은 잘 작동 # Bootstrap 95% CI for