Pytania otagowane jako asymptotics

Teoria asymptotyczna bada właściwości estymatorów i statystyki testowej, gdy wielkość próby zbliża się do nieskończoności.

1
Czy istnieje wynik, który zapewnia, że ​​bootstrap jest prawidłowy tylko wtedy, gdy statystyki są płynne?
W całym założeniu nasza statystyka jest funkcją niektórych danych która jest pobierana z funkcji dystrybucyjnej ; funkcja rozkładu empirycznego naszej próbki to . Więc to statystyka postrzegana jako zmienna losowa, a to wersja statystyki ładowania początkowego. Używamy jako odległości KSθ(⋅)θ(⋅)\theta(\cdot)X1,…XnX1,…XnX_1, \ldots X_nF θ ( F ) θ ( M ) …
2
Dlaczego dowód Wilksa z 1938 r. Nie działa na źle określone modele?
W słynnym artykule z 1938 r. („ Rozkład dużych próbek dla wskaźnika prawdopodobieństwa do testowania hipotez złożonych ”, Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks wyprowadził asymptotyczny rozkład (iloraz ) dla hipotez zagnieżdżonych, przy założeniu, że większa hipoteza jest poprawnie określona. Rozkład ograniczającym jest (Chi-kwadrat) w stopniach swobody, gdzie …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
5
Kiedy centralne twierdzenie graniczne i prawo wielkich liczb nie zgadzają się
Jest to zasadniczo replika pytania, które znalazłem na stronie math.se , na które nie uzyskałem odpowiedzi, na które liczyłem. Niech {Xi}i∈N{Xi}i∈N\{ X_i \}_{i \in \mathbb{N}} będzie ciągiem niezależnych, identycznie rozmieszczonych zmiennych losowych, z i .E[Xi]=1E[Xi]=1\mathbb{E}[X_i] = 1V[Xi]=1V[Xi]=1\mathbb{V}[X_i] = 1 Rozważ ocenę limn→∞P(1n−−√∑i=1nXi≤n−−√)limn→∞P(1n∑i=1nXi≤n) \lim_{n \to \infty} \mathbb{P}\left(\frac{1}{\sqrt{n}} \sum_{i=1}^n X_i \leq \sqrt{n}\right) …
3
Asymptotyczny rozkład wariancji próbki w próbce nienormalnej
Jest to bardziej ogólne podejście do problemu postawionego przez to pytanie . Po uzyskaniu asymptotycznego rozkładu wariancji próbki, możemy zastosować metodę Delta, aby uzyskać odpowiedni rozkład dla odchylenia standardowego. Niech próbka wielkości nnn iid nietypowych zmiennych losowych {Xi},i=1,...,n{Xi},i=1,...,n\{X_i\},\;\; i=1,...,n , ze średniąμμ\mu i wariancjąσ2σ2\sigma^2 . Ustaw średnią próbki i wariancję …
2
Dlaczego
Sekwencja estymatorów UnUnU_n dla parametru θθ\theta jest asymptotycznie normalny czy n−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v). (źródło) Następnie nazywamyvvvasymptotyczną wariancjąUnUnU_n. Jeśli ta wariancja jest równawiązaniu Cramer-Rao, mówimy, że estymator / sekwencja jest asymptotycznie skuteczna. Pytanie: Dlaczego używamy n−−√n\sqrt{n} zwłaszcza? Wiem, że dla próbki średniej ten wybór normalizuje go. Ale ponieważ powyższe …
3
Asymptotyczna spójność z niezerową wariancją asymptotyczną - co ona reprezentuje?
Problem pojawił się wcześniej, ale chcę zadać konkretne pytanie, które będzie próbowało uzyskać odpowiedź, która wyjaśni (i sklasyfikuje): W „Asymptotics Poor Man” zachowuje się wyraźne rozróżnienie (a) sekwencja zmiennych losowych, która zbiega się w prawdopodobieństwie do stałej w przeciwieństwie do (b) sekwencja zmiennych losowych, która jest zbieżna w prawdopodobieństwie ze …
3
Dlatego nie dziełem CLT dla
Wiemy zatem, że suma nnn poissonów o parametrze λλ\lambda jest sama w sobie poissonem o nλnλn\lambda . Tak więc teoretycznie może przyjąć x∼poisson(λ=1)x∼poisson(λ=1)x \sim poisson(\lambda = 1) i powiedzieć, że jest w rzeczywistości ∑n1xi∼poisson(λ=1)∑1nxi∼poisson(λ=1)\sum_1^n x_i \sim poisson(\lambda = 1) , gdzie każdy z xixix_i jest: xi∼poisson(λ=1/n)xi∼poisson(λ=1/n)x_i \sim poisson(\lambda = 1/n) …
2
Obserwowana matryca informacji jest spójnym estymatorem oczekiwanej matrycy informacji?
Próbuję udowodnić, że obserwowana matryca informacji oceniana przy mało spójnym estymatorze maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE), jest słabo spójnym estymatorem oczekiwanej matrycy informacji. Jest to często cytowany wynik, ale nikt nie podaje odniesienia ani dowodu (wyczerpałem się, myślę, że pierwsze 20 stron wyników Google i podręczników statystyk)! Używając słabo spójnej sekwencji MLE, …
2
Wyprowadzenie transformacji normalizującej dla GLM
\newcommand{\E}{\mathbb{E}} Jaka jest transformacja normalizująca dla rodziny wykładniczej pochodny? A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(⋅)=∫duV1/3(μ)A(\cdot) = \displaystyle\int\frac{du}{V^{1/3}(\mu)} Mówiąc dokładniej : Próbowałem postępować zgodnie ze szkicem rozszerzenia Taylora na stronie 3, slajd 1 tutaj, ale mam kilka pytań. Gdy z rodziny wykładniczej, transformacja h (X) i \ kappa _i oznaczają i ^ {th} kumulant, slajdy twierdzą, …
5
Czy empiryczny Hesjan estymatora M może być nieokreślony?
Jeffrey Wooldridge w swojej ekonometrycznej analizie przekrojów i danych panelowych (strona 357) mówi, że empiryczny Hesjan „nie ma gwarancji, że będzie pozytywnie określony, a nawet dodatni półfinałowy, dla konkretnej próbki, z którą pracujemy”. Wydaje mi się to niewłaściwe, ponieważ (oprócz problemów numerycznych) Hesjan musi być dodatnim półfinałem w wyniku definicji …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.