Bootstrap resampling technique was

Bootstrap resampling technique was applied to compute the variance of mixtures of truncated count data since the direct computation via the information matrix was usually difficult. For each nonparametric bootstrap, frequencies n n1, 2,,nm were sampled from a multinomial distribution with size parameter n and categorical probability parameters ni n ; then Nˆ was constructed using the BIC-selected mixture model. Suppose that there were B samples of size n each, population size estimates Nˆ1*,,Nˆ B* were available. These resampled data were used to compute variances and confidence intervals as asymptotic normal intervals.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เทคนิคการเปลี่ยนความละเอียดของ bootstrap ใช้คำนวณผลต่างของส่วนผสมนับตัดข้อมูลเนื่องจากการคำนวณโดยตรงผ่านเมทริกซ์ข้อมูลได้ยากมักจะ สำหรับแต่ละ nonparametric bootstrap ความถี่ n n1, 2  nm มีตัวอย่างจากการกระจายก็ตามด้วยขนาดพารามิเตอร์ n และแน่ชัดน่าเป็นพารามิเตอร์ ni n แล้ว Nˆ ถูกสร้างขึ้นโดยใช้แบบผสมเลือก BIC สมมติว่าที่มีตัวอย่างแต่ละ n ขนาด B การประเมินประชากรขนาด Nˆ1 *  Nˆ B * มีการ ข้อมูล resampled เหล่านี้ถูกใช้เพื่อคำนวณผลต่างและช่วงความเชื่อมั่นเป็นช่วงปกติ asymptotic

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เทคนิคบูต resampling ถูกนำมาใช้ในการคำนวณค่าความแปรปรวนของผสมของข้อมูลที่ถูกตัดทอนนับตั้งแต่การคำนวณเมทริกซ์โดยตรงผ่านข้อมูลที่มักจะเป็นเรื่องยาก สำหรับแต่ละบูต nonparametric ความถี่ n n1, 2, , nmถูกตัวอย่างจากการกระจายพหุนามที่มีขนาด n พารามิเตอร์และพารามิเตอร์น่าจะเป็นเด็ดขาดพรรณี n; แล้วNถูกสร้างขึ้นโดยใช้รูปแบบการผสม BIC เลือก สมมติว่ามีกลุ่มตัวอย่าง B ขนาด n แต่ละขนาดของประชากรประมาณการ N1 * , N B * มีอยู่ ข้อมูล resampled เหล่านี้ถูกใช้ในการคำนวณค่าความแปรปรวนและช่วงความเชื่อมั่นเป็นช่วงเวลาปกติ asymptotic

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สุ่มซ้ำบูประยุกต์ใช้เทคนิคคำนวณความแปรปรวนของการตัดทอนข้อมูลนับตั้งแต่ตรงการคำนวณผ่านเมทริกซ์ข้อมูลมักจะยาก สำหรับแต่ละวิธีบูตสแตรป ความถี่ n N1  2  , NM ,  สุ่ม ตัวอย่างจากอายุที่มีการกระจายขนาดพารามิเตอร์ n เด็ดขาดและความน่าจะเป็นพารามิเตอร์ผม N ;แล้ว N ˆถูกสร้างโดยใช้ BIC คัดสรรส่วนผสมแบบ สมมติว่ามี B ตัวอย่าง n ขนาดแต่ละขนาดประชากรประมาณ N ˆ 1 * ,  N ˆ B * มี ซึ่งจะช่วยลดเวลาที่ใช้คำนวณข้อมูลเหล่านี้มีความความเชื่อมั่นเป็นแหล่งและช่วงเวลาปกติ