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私は統計学の分野で働いており、私は毒物学者であるため、フィールドでは中学生です。 Rでこれを行う方法をお尋ねします。自由度（ここでは5）を変更したChi2分布からGSD（幾何標準偏差）値をサンプリングしたいのですが、この値はデータGM = 1、GSD = 1.98である。私はそれが本当に何を意味しているのか分かりませんし、RのChi2でランダムな値を持つ分布を得る方法もありません。

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経験分布関数からサンプルを作る方法

私はPython上でノンパラメトリックブートストラップを実装しようとしています。それは、サンプルを取ってそこから経験的な分布関数を構築し、次にこのedfからサンプルの束を生成する必要があります。どうしたらいいですか？ scipyでは正確な数式を知っていれば独自の分布関数を作る方法しか見つけられませんでしたが、私はedfしか持っていません。

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どのモデルをK倍クロスバリデーションから選択するのですか

私はクロスバリデーションについて読んでいましたし、最良のモデルと推定パラメータを選択するためにどのように使用されているのかよく分かりませんでした。私は線形回帰モデルを構築し、10倍のクロスバリデーションを行ったと仮定して、10のそれぞれが異なる係数値を持つようになりましたが、最終モデルまたは推定パラメータとして選択する必要があります。平均誤差（このモデルでは平均10個のモデル）を見つけて別のモ

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Python Pandas：データフレーム全体ではなく行単位の信頼限界を設定

私がやろうとしているのは、行数にかかわらず行ごとにブートストラップ信頼限界を取得し、出力から新しいデータフレームを作成することです。データフレーム全体ですが、行単位ではありません。私は、実際のプログラムを持っているデータは、私は以下の持っているもののようになります。 0 1 2 0 1 2 3 1 4 1 4 2 1 2 3 3 4 1 4 私が下限と上限信頼限界で、このような何かを探

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統計テストの観測数に関するパワーのプロットを得るためにbootstrp関数を実装する方法

私は人間がパイロット作業を行う必要がある実験を行っています。それらの性能は、軌道と空のターゲットの中心との間の距離を測定することによって評価される。私は、試験条件に対して8人の被験者と、対照条件について8人の被験者とを有する。私のデータはノンパラメトリックで独立しています。私はMatlab（ranksum）のWilcoxon Rank Sum検定で統計的な差を分析しています。しかし、私はテストの

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"boot"パッケージを使用したブートストラップのGPUコンピューティング

ブートストラップを使用して大規模な分析を行いたいと思います。私は、ブートストラップの速度は、次のコードのように、並列コンピューティングを使用して増加していることを見た：計算の全体の数は、私の場合に大きくなるように、 # detect number of cpu library(parallel) detectCores() library(boot) # boot function --

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model.frame.defaultのエラー...可変長が線形モデルの検証と異なるR

線形モデルの検証のためにブートパッケージから関数cv.glm（）を使用しようとしています。最初、私はモデルを実行し、それが正常に動作します： > linear_model_red<-glm(red_wine_data$quality~.,data=red_wine_data) 、その後、私は検証をしたい： cv.glm(red_wine_data,linear_model_red) 、そ

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R：cv.glm variable lengh異なるエラー

私は、次元削減のために後方選択と線形回帰を比較しようとしています。データセットはむしろ150変数で大きくなります。私はいつもこの時間はこのデータセットで選択したモデルのためのクロスバリデーションとの比較を生成するために、同じ方法を使用しますが、している、cv.glmは私が解決する問題があるエラーを与える：モデルでエラー.frame.default（式= SurveyTest $ H.test〜

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R：リサンプリング後にグループごとに行を選択

パネルデータセットに対して手動でブートストラップを行いたい。私は後の操作の一貫性を確認するために、つまり、同じ個人のすべての観測をブートストラップサンプルで選択する必要があることを確認するために、個々のレベルでクラスタリングする必要があります。私がしているのは、索引として使用される一意の個別IDのベクトル上の置換えによるリサンプリングを行うことです。 df <- data.frame(ID = c