Das Abschneiden ist ein Prozess, bei dem Daten weggelassen werden, die über einem Schwellenwert liegen.
Winsorizing Daten Mittel ersetzen die Extremwerte eines Datensatzes mit einem bestimmten Perzentilwert von jedem Ende, während Trimm- oder Abschneiden beinhaltet das Entfernen dieser Extremwerte. Ich sehe beide diskutierten Methoden immer als eine praktikable Option, um die Auswirkung von...
In dem Buch Statistische Modelle und Methoden für Lebensdauerdaten heißt es: Zensieren: Wenn eine Beobachtung aufgrund einer zufälligen Ursache unvollständig ist. Trunkierung: Wenn die Unvollständigkeit der Beobachtung auf einen systematischen Auswahlprozess zurückzuführen ist, der dem...
Man betrachte unabhängige Stichproben die aus einer Zufallsvariablen , von der angenommen wird, dass sie einer abgeschnittenen Verteilung (z. B. einer abgeschnittenen Normalverteilung ) bekannter (endlicher) Minimal- und Maximalwerte und aber unbekannter Parameter und folgen . Wenn einer nicht...
Hier bedeutet "Abschneiden" , die Genauigkeit der Zufallszahlen zu verringern und die Folge von Zufallszahlen nicht abzuschneiden. Wenn ich zum Beispiel echte Zufallszahlen (aus einer beliebigen Verteilung, z. B. normal, einheitlich usw.) mit willkürlicher Genauigkeit habe und alle Zahlen so...
In einem Forschungsartikel über die Sensitivitätsanalyse eines gewöhnlichen Differentialgleichungsmodells eines dynamischen Systems hat der Autor die Verteilung eines Modellparameters als Normalverteilung (Mittelwert = 1e-4, Standard = 3e-5) angegeben, die auf den Bereich [0,5e abgeschnitten ist -4...
Dies ist mein erster Beitrag. Ich bin wirklich dankbar für diese Gemeinschaft. Ich versuche, longitudinale Zähldaten zu analysieren, die von Null abgeschnitten sind (Wahrscheinlichkeit, dass die Antwortvariable = 0 0 ist), und den Mittelwert! = Varianz, sodass eine negative Binomialverteilung über...
Ich habe eine Frage, wie man ein Zensurproblem in JAGS einfügt. Ich beobachte eine bivariate Normalnormalmischung, bei der die X-Werte einen Messfehler aufweisen. Ich möchte das wahre zugrunde liegende "Mittel" der beobachteten zensierten Werte modellieren.
Wie soll ich effizient aus der folgenden Verteilung probieren? x ∼ B ( α , β) , x > k x∼B(α,β), x>k x \sim B(\alpha, \beta),\space x > k Wenn nicht zu groß ist, ist die Ablehnungsabtastung vielleicht der beste Ansatz, aber ich bin mir nicht sicher, wie ich vorgehen soll, wenn k groß ist....
Ich versuche, ein zeitdiskretes Modell in R einzubauen, bin mir aber nicht sicher, wie ich das machen soll. Ich habe gelesen, dass Sie die abhängige Variable in verschiedenen Zeilen organisieren können, eine für jede glmZeitbeobachtung , und die Funktion mit einem Logit- oder Cloglog-Link verwenden...
Ich möchte zufällige Daten aus einer eingeschränkten Normalverteilung mit R generieren. Zum Beispiel möchte ich vielleicht eine Variable aus einer Normalverteilung mit simulieren mean=3, sd= 2und alle Werte größer als 5 werden aus derselben Normalverteilung neu abgetastet. Für die allgemeine...
Ich habe eine abhängige Variable, die von 0 bis unendlich reichen kann, wobei Nullen tatsächlich korrekte Beobachtungen sind. Ich verstehe zensieren und Tobit Modelle gelten nur , wenn der tatsächliche Wert von ist teilweise unbekannt ist oder fehlt, wobei in diesem Fall Daten , die abgeschnitten...
Ich möchte aus einer normalen Dichte simulieren (sagen wir Mittelwert = 1, sd = 1), möchte aber nur positive Werte. Eine Möglichkeit besteht darin, von einer Normalen zu simulieren und den absoluten Wert zu nehmen. Ich halte das für eine gefaltete Normalität. Ich sehe in R gibt es Funktionen für...
Entschuldigung für den langen Titel, aber mein Problem ist sehr spezifisch und schwer in einem Titel zu erklären. Ich lerne gerade über das Roy-Modell (Behandlungseffektanalyse). Bei meinen Folien gibt es einen Ableitungsschritt, den ich nicht verstehe. Wir berechnen das erwartete Ergebnis mit...
Angenommen, ich habe unabhängige normale Zufallsvariablennnn X.1∼ N ( μ1, σ21)X.2∼ N ( μ2, σ22)⋮X.n∼ N ( μn, σ2n)X1∼N(μ1,σ12)X2∼N(μ2,σ22)⋮Xn∼N(μn,σn2)X_1 \sim \mathrm{N}(\mu_1, \sigma_1^2)\\X_2 \sim \mathrm{N}(\mu_2, \sigma_2^2)\\\vdots\\X_n \sim \mathrm{N}(\mu_n, \sigma_n^2) und . Wie würde ich...
Ich mache eine Überlebensanalyse in R mit dem survivalPaket. Ich glaube, ich arbeite mit links abgeschnittenen Daten, bin mir aber nicht ganz sicher, wie ich damit umgehen soll. Ich habe eine Kohorte von Patienten, die zwischen 1990 und 2012 diagnostiziert wurden. Alle Patienten haben einen genau...
Kontext: Ich bin daran interessiert zu verstehen, wie Daten aus klinischen Studien mit einer naturgeschichtlichen Kontrolle analysiert werden können, dh einer klinischen Studie, in der eine Gruppe von Personen (z. B. Personen mit genetischem Risiko für eine Krankheit) rekrutiert wird, mit denen...
Wie kann ich den abgeschnittenen oder abgeschnittenen Mittelwert berechnen? Sagen wir um 10% abgeschnitten? Ich kann mir vorstellen, wie es geht, wenn Sie 10 Einträge oder so haben, aber wie kann ich es für viele Einträge
Wie kann ich den Mittelwert und die Varianz eines verkürzten Poisson ableiten? Hier ist der Grenzwert, so dass nur Werte zulässig sind, die streng größer als sind, dh die Wahrscheinlichkeitsmassenfunktion istkkkkkkkkk pj=q−1kλje−λ/j!,j=k+1,k+2,…pj=qk- -1λje- -λ/.j!,j=k+1,k+2,…p_j = q_k^{-1}...
Bei einer Beta-Verteilung mit a = 2, b = 3 können wir einen erwarteten Wert (Mittelwert) für das Intervall [0, 1] = a / (a + b) = 2/5 = 0,4 und den Median = (a - finden) 1/3) / (a + b-2/3) = 0,39, die nahe beieinander liegen. Ich suche nach einer Lösung in Python. Ich kann scipy.stats.beta...
Lassen τich∼ exp( λ )τi∼exp(λ)\tau_i\sim\exp\left(\lambda\right) unabhängig und identisch verteilte Exponentiale mit Parameter sein λλ\lambda. Dann für gegebennnn, die Summe dieser Werte T.n: =∑i = 0nτichTn:=∑i=0nτiT_n := \sum_{i=0}^n \tau_i folgt einer Erlang-Verteilung mit...