R语言广义线性混合模型（GLMM）bootstrap预测置信区间可视化
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。
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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
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
R语言缺失数据变量选择LASSO回归：Bootstrap重（再）抽样插补和推算
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。
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
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 \(k\) 修剪均值的 MSE。
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
本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。
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
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。
R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益
. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？
R语言实现随机前沿分析SFA、数据包络分析DEA、自由处置包分析FDH和BOOTSTRAP方法
在经济学中，技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。
R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化
使用glmnet软件包中的相关函数对岭回归和lasso套索回归进行分析。
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
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。
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间
增量法使我们具有（渐近）正态性，因此一旦有了标准偏差，便可以得到置信区间。
