Pytania otagowane jako estimation

Ten tag jest zbyt ogólny; podaj bardziej szczegółowy tag. W przypadku pytań dotyczących właściwości określonych estymatorów użyj tagu [estymatory].

15
Dlaczego statystyka parametryczna miałaby być zawsze lepsza od statystyki nieparametrycznej?
Czy ktoś może mi wyjaśnić, dlaczego ktoś miałby wybrać parametryczną zamiast nieparametrycznej metody statystycznej do testowania hipotez lub analizy regresji? W moim umyśle, to jak pójście do raftingu i wybierając odporny zegarek bez wody, bo może nie dostać mokre. Dlaczego nie skorzystać z narzędzia, które działa na każdą okazję?
7
Przykłady, w których metoda momentów może przekroczyć maksymalne prawdopodobieństwo w małych próbkach?
Estymatory maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) są asymptotycznie skuteczne; widzimy praktyczny wynik w tym, że często wypadają lepiej niż szacunki metodą momentów (MoM) (gdy się różnią), nawet przy małych próbkach Tutaj „lepsze niż” oznacza w tym sensie, że zazwyczaj ma mniejszą wariancję, gdy oba są obiektywne, i zazwyczaj mniejszy średni błąd kwadratowy …
3
Dlaczego odchylenie standardowe próbki jest stronniczym estymatorem
Zgodnie z artykułem Wikipedii na temat obiektywnej oceny odchylenia standardowego próbka SD s=1n−1∑i=1n(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} jest tendencyjnym estymatorem SD populacji. Stwierdza, że .E(s2−−√)≠E(s2)−−−−−√E(s2)≠E(s2)E(\sqrt{s^2}) \neq \sqrt{E(s^2)} NB Zmienne losowe są niezależne i każdaxi∼N(μ,σ2)xi∼N(μ,σ2)x_{i} \sim N(\mu,\sigma^{2}) Moje pytanie jest dwojakie: Jaki jest dowód stronniczości? Jak obliczyć oczekiwane odchylenie …
1
Obliczanie wariancji Kappa Cohena (i standardowych błędów)
Statystyka Kappa ( ) została wprowadzona w 1960 roku przez Cohena [1] w celu zmierzenia zgodności między dwoma wskaźnikami. Ta wariancja była jednak źródłem sprzeczności od dłuższego czasu.κκ\kappa Moje pytanie dotyczy tego, które jest najlepsze obliczenie wariancji do zastosowania z dużymi próbkami. Jestem skłonny wierzyć, że ten przetestowany i zweryfikowany …
3
Dlaczego istnieje różnica pomiędzy ręcznym obliczeniem regresji logistycznej 95% przedziału ufności a użyciem funkcji confint () w R?
Drodzy wszyscy - zauważyłem coś dziwnego, czego nie potrafię wyjaśnić, prawda? Podsumowując: ręczne podejście do obliczania przedziału ufności w modelu regresji logistycznej oraz funkcja R confint()dają różne wyniki. Przechodziłem przez regresję logistyczną stosowaną przez Hosmer & Lemeshow (2. edycja). W trzecim rozdziale znajduje się przykład obliczenia ilorazu szans i 95% …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
6
Czym byłby solidny model bayesowski do szacowania skali mniej więcej normalnego rozkładu?
Istnieje wiele niezawodnych estymatorów skali . Godnym uwagi przykładem jest mediana bezwzględnego odchylenia, które odnosi się do odchylenia standardowego jako σ=MAD⋅1.4826σ=MAD⋅1.4826\sigma = \mathrm{MAD}\cdot1.4826 . W ramach bayesowskich istnieje wiele sposobów dokładnego oszacowania lokalizacji mniej więcej normalnej dystrybucji (powiedzmy normalnej zanieczyszczonej wartościami odstającymi), na przykład można założyć, że dane są dystrybuowane …
2
Jak znaleźć przedziały ufności dla ocen?
„ Jak nie sortować według średniej oceny ” Evana Millera proponuje użycie dolnej granicy przedziału ufności, aby uzyskać sensowny łączny „wynik” dla ocenianych pozycji. Działa jednak z modelem Bernoulli: oceny są albo kciuki w górę, albo kciuki w dół. Jaki rozsądny przedział ufności należy zastosować dla modelu oceny, który przypisuje …
6
Jeśli przed wiarygodnym przedziałem czasowym jest płaski, czy 95% przedział ufności jest równy 95% przedziałowi wiarygodności?
Jestem bardzo nowy w statystykach bayesowskich i może to być głupie pytanie. Niemniej jednak: Rozważ wiarygodny interwał z uprzednim, który określa jednolity rozkład. Na przykład od 0 do 1, gdzie 0 do 1 reprezentuje pełny zakres możliwych wartości efektu. Czy w takim przypadku 95% przedział wiarygodności byłby równy 95% przedziałowi …
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.