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bootstrapping統計 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最讚貼文

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2021-10-01 13:19:08 有 9 人看過 有 1 人喜歡
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bootstrapping統計 在 大象中醫 Youtube 的最佳貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:10:45 有 0 人看過 有 0 人喜歡
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大象中醫

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長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
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bootstrapping統計 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文

大象中醫 By 大象中醫

2021-10-01 13:09:56 有 0 人看過 有 0 人喜歡
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大象中醫

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長照是一個劇變的旋轉舞台 百年難得一見 沒有準備的人 被旋轉舞台甩出去 不是坐下就是躺下 而大象中醫是太極的推手 推動著旋轉舞台 讓 所有爬不起來的人 背後有一股推手力量 支撐再站起來
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bootstrapping統計 在 [問題] 有關於bootstrapping的謎思- 看板R_Language 的推薦與評價


作者lenofire (lenofire)
看板R_Language
標題[問題] 有關於bootstrapping的謎思
時間Wed Oct 26 19:13:44 2016

我看完了一些文獻，想要做bootstrapping 的resample（隨機抽樣）以達成減少多數類別
問題（一 使用bootstrapping後該如何看隨機抽樣結果？
問題（二 使用bootstrapping是需要把三類別一起放進去才能運作？
問題（三 我是該輸人哪句指令？用這句但沒反應

-----------
https://youtu.be/tb6wb9ZdPH0?t=6m46s
大家可以參考該影片 ，我是不懂怎麼運用在大量資料上
-------------

如圖所見
資料紅色Label A有過多的現象，發生了imbalance dataset ，所以我要使用undersample
與over
sample 但Rose package 不能應用在多分類上

--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 163.22.18.105
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/M.1477480426.A.F8F.html
→ andrew43: 看不懂你做bootstrap的目的10/26 21:04
→ andrew43: 然後…你的三個問題雖是中文但我沒有一句看得懂的...10/26 21:07
→ lenofire: 我boostrap 目的是為了做隨機抽選，但我不會做這動作10/26 21:49
※ 編輯: lenofire (163.22.18.73), 10/26/2016 21:49:49
※ 編輯: lenofire (163.22.18.73), 10/26/2016 21:50:47
→ clansoda: 隨機抽樣會用到bootstrap嗎? 這不是用來減少variance嗎10/26 22:24
→ abc2090614: 感覺你搞錯bootstrap的意思10/26 22:33
→ andrew43: 嗯。還是不知道你在說什麼。可否再說白一點？10/26 23:35
→ cywhale: 看不懂問題+1 不過你執行完打a enter 就會有反應了 真的10/26 23:45
→ lenofire: 我簡單來說就是要用拔靴法做resample 但不懂看結果10/26 23:55
→ lenofire: Bootstrap 本來就會做隨機抽選 而且可以用于undersample10/26 23:57
→ lenofire: 問題10/26 23:57
→ andrew43: 那段原碼跑不出來正常，因為它少了一個括號。10/27 00:37
→ andrew43: 它的意思是從x中抽出且放回10個取平均，這樣100次。10/27 00:39
→ andrew43: 「以達成減少多數類別」到底是？10/27 00:46
→ celestialgod: 統計應該都稱bootstrapping 沒有再用bootstrap吧10/27 00:52
※ 編輯: lenofire (223.140.208.2), 10/27/2016 09:14:45
→ cywhale: 隨機抽選沒錯，但你問題中多數類別、三類別指的是什麼?~~10/27 09:48
※ 編輯: lenofire (163.22.18.105), 10/27/2016 10:39:33
→ lenofire: 我是不懂是只用把A類放進去隨機抽選就好了嗎 https://i.i10/27 11:20
→ lenofire: mgur.com/2MpNdoy.jpg10/27 11:20
→ lenofire: 10/27 11:21
※ 編輯: lenofire (163.22.18.105), 10/27/2016 11:34:05
→ clansoda: imbalance data? 10/27 11:37
→ clansoda: 你可以試試看ROSE package 裡面也是用你說的bootstrapin 10/27 11:40
→ clansoda: 來作為oversample undersample 與 人造資料的用途10/27 11:41
→ clansoda: 這個是參考網站 https://goo.gl/iBM5JV10/27 11:42
→ lenofire: 我先看 謝謝了 10/27 11:56
→ lenofire: 可是這個不能用在多分類上 10/27 23:37
→ andrew43: 原po要不要再把實際需求明確地描述一次？ 10/28 00:47
→ andrew43: 或是舉一個簡單的例子但明確地說明你想做什麼事 10/28 00:49
※ 編輯: lenofire (163.22.18.73), 10/28/2016 09:15:34
→ lenofire: 更新了 10/28 09:15
※ 編輯: lenofire (163.22.18.73), 10/28/2016 09:16:20
→ andrew43: 老實說我並沒有看懂。例如，你每一次bootstraping後要做 10/28 13:20
→ andrew43: 或收集什麼統計量？ 10/28 13:21
→ andrew43: 如果你不說明白，老實說，bootstraping本身不必管類別 10/28 13:22
→ andrew43: 就只是單純抽出且放回而已。 10/28 13:23
→ andrew43: 例如你有三組，那就三組都做抽100個取統計量共10000次。 10/28 13:26
→ andrew43: 這樣不就是「平衡」了？ 10/28 13:27
→ lenofire: 10/28 14:03
→ clansoda: 我想你需要把你的資料型態解釋一下，這樣很難猜測 10/28 14:12
→ clansoda: classification problem的binary classification 10/28 14:13
→ clansoda: 就會有常見的imbalance data，所以target variable要是 10/28 14:13
→ clansoda: 兩個是很正常的，像是EMAIL是不是垃圾信這種，就會有這 10/28 14:13
→ clansoda: 個問題，但是我現在看不太懂你的資料型態，所以只能猜 10/28 14:14
→ lenofire: 沒錯，但有時候會遇上多分類情況 ，的確binary classifi 10/28 15:07
→ lenofire: cation 是常見的情況 10/28 15:07
→ andrew43: 既然您不明說，我也幫不了你了。 10/28 15:19






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自助法（bootstrap）是常用的重抽样方法，用来衡量一个指定的估计量或统计学习方法中的不确定的因素，通过反复地从原始数据集中有放回地抽取观测得到 ...

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在本节课中，我们主要讨论两种重抽样方法(resampling)：交叉验证法和bootstrap。 1. 交叉验证法. 1.1 训练误差vs. 测试误差. 回忆一下测试误差(test error) ...

#78. Item 987654321/17580

Bootstrapping 次數設定的多寡(100次及1000次)，亦會對統計值造成影響。1000次的bootstrapping 次數可提供更可信之統計值。

#79. PLS偏最小平方法教材一天-三星統計謝章升-20131122

SEM與PLS的選擇Criteria SEM PLS 顯著性檢定所有估計參數均有Jackknife or bootstrapping 參數估計值標準化及非標準化標準化估計值信效度評估有形成型 ...

#80. 一夜。統計學：SPSS如何處理中介效果 | 健康跟著走

bootstrap 中介效应- 本文旨在介紹Bootstrap的原理與操作，中介效果的方法隨著科技的.進步、數理的深究而有所提升。過去採用Baron與Kenny(1986)的三段式.

#81. What Is Bootstrapping Statistics | Built In

“Bootstrapping is a statistical procedure that resamples a single data set to create many simulated samples.” However, a sampling distribution ...

#82. 共生視角下企業創新網路對技術創新績效的影響及治理研究

... 網路與創新績效之間的仲介作用ꎮ Bootstrap 法是非參數統計中一種重要的依據估計統計量方差而進行區間估計的統計方法ꎬ 也稱為自助法ꎮ Bootstrapping 統計分析不 ...

#83. 論文統計完全攻略：統計小白也能變達人 - 第 344 頁 - Google 圖書結果

49-1 檢驗中介效果的方法根據過往文獻顯示,檢驗中介效果的方法大致上有三種:Baron & Kenny 法、 Sobel 法與 Bootstrapping 法(又稱拔靴法)。

#84. 偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS

意即,放在組合的(Bootstrap)分類器這裡,意思就是透過分類器自己來提高分類的性能。統計學,所謂 bootstrapping 法(bootstrap method、bootstrapping、自助抽樣法、拔靴 ...