Pytania otagowane jako estimation

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

2
Szybkość, koszty obliczeniowe PCA, LASSO, siatka elastyczna
Próbuję porównać złożoność obliczeniową / szybkość estymacji trzech grup metod regresji liniowej, jak wyróżniono w Hastie i in. „Elementy statystycznego uczenia się” (wydanie drugie), rozdział 3: Wybór podzbioru Metody skurczowe Metody wykorzystujące pochodne kierunki wprowadzania (PCR, PLS) Porównanie może być bardzo przybliżone, aby dać pewien pomysł. Rozumiem, że odpowiedzi mogą …
2
Średnia próbki bootstrap a statystyki próbki
Powiedzmy, że mam próbkę i próbkę bootstrap z tej próbki dla stastitic (np. Średnia). Jak wszyscy wiemy, że ta próbka bootstrap szacuje się podział próbkowania estymatora statystyki.χχ\chi Czy średnia dla tej próby ładowania początkowego jest lepszym oszacowaniem statystyki populacji niż statystyka oryginalnej próbki ? Na jakich warunkach tak by było?
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 …
2
Czy teoria szacowania obiektywnego wariancji minimalnej wariancji jest zbyt mocno podkreślana w szkołach wyższych?
Ostatnio byłem bardzo zawstydzony, kiedy podałem mankietową odpowiedź na temat obiektywnych oszacowań minimalnej wariancji dla parametrów rozkładu jednolitego, które były całkowicie błędne. Na szczęście natychmiast zostałem poprawiony przez kardynała i Henry'ego, a Henry podał prawidłowe odpowiedzi dla OP . To mnie jednak zastanowiło. Teorii najlepszych obiektywnych estymatorów nauczyłem się w …
4
Obliczanie wymaganej wielkości próby, dokładności oszacowania wariancji?
tło Mam zmienną o nieznanym rozkładzie. Mam 500 próbek, ale chciałbym zademonstrować dokładność, z jaką mogę obliczyć wariancję, np. Aby argumentować, że wielkość próbki 500 jest wystarczająca. Interesuje mnie również znajomość minimalnej wielkości próby, która byłaby wymagana do oszacowania wariancji z dokładnością .X%X%X\% pytania Jak mogę obliczyć precyzja mojego oszacowania …
2
James-Stein Estymator: Jak Efron i Morris oblicz
Mam pytanie dotyczące obliczania współczynnika James-Stein Kurczenie w 1977 Scientific American papierze Bradley Efron i Carl Morris, "Paradox Steina w Statistics" . Zebrałem dane dla graczy baseballowych i jest podany poniżej: Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, 0.346 Robinson, 0.378, 0.298 Howard, 0.356, 0.276 Johnstone, 0.333, 0.222 Berry, 0.311, 0.273 Spencer, …
2
Niemożliwy problem z oszacowaniem?
Pytanie Wariancja ujemnego rozkładu dwumianowego (NB) jest zawsze większa niż jego średnia. Gdy średnia próbki jest większa niż jej wariancja, próba dopasowania parametrów NB z maksymalnym prawdopodobieństwem lub oszacowaniem momentu zakończy się niepowodzeniem (nie ma rozwiązania z parametrami skończonymi). Jednak możliwe jest, że próbka pobrana z rozkładu NB ma wartość …
4
W jakich warunkach estymatory punktowe Bayesa i częstokroć się pokrywają?
W przypadku płaskiego przejęcia estymatory ML (częste - maksymalne prawdopodobieństwo) i MAP (bayesowskie - maksymalne a posteriori) pokrywają się. Mówiąc bardziej ogólnie, mówię o estymatorach punktowych wyprowadzonych jako optymalizatory niektórych funkcji strat. To znaczy (Bayesa) x (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat x(y)) …
3
Jak przeprowadzić oszacowanie, gdy dostępne są tylko statystyki podsumowujące?
Wynika to częściowo z następującego pytania i następującej po nim dyskusji. Załóżmy, że zaobserwowano próbkę iid, Xi∼F(x,θ)Xi∼F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta) . Celem jest oszacowanie θθ\theta . Ale oryginalna próbka nie jest dostępna. Co mamy w zamian pewne statystyki próbki T1,...,TkT1,...,TkT_1,...,T_k . Załóżmy, że jest naprawiony. Jak oceniamy ? Jaki byłby w tym …
3
Jak wybrać wcześniej w estymacji parametrów bayesowskich
Znam 3 metody szacowania parametrów, ML, MAP i podejście Bayesa. A jeśli chodzi o MAP i podejście Bayesa, musimy wybrać priory dla parametrów, prawda? Powiedzmy, że mam ten model , w którym α , β są parametrami, aby dokonać oszacowania za pomocą MAP lub Bayesa, przeczytałem w książce, że lepiej …
3
Dlaczego potrzebujemy ładowania początkowego?
Obecnie czytam „Wszystkie statystyki” Larry'ego Wassermana i zastanawia mnie coś, co napisał w rozdziale o szacowaniu funkcji statystycznych modeli nieparametrycznych. On napisał „Czasami możemy znaleźć szacowany błąd standardowy funkcji statystycznej, wykonując pewne obliczenia. Jednak w innych przypadkach nie jest oczywiste, jak oszacować błąd standardowy”. Chciałbym zaznaczyć, że w następnym rozdziale …
1
Definicja i zbieżność iteracyjnie ważonych najmniejszych kwadratów
Używałem iteracyjnie ponownie ważonych najmniejszych kwadratów (IRLS), aby zminimalizować funkcje następującej formy, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) gdzie jest liczbą wystąpień , jest dokładnym oszacowaniem, którego chcę, a jest odpowiednią solidną funkcją kary. Powiedzmy, że jest wypukły (choć niekoniecznie ściśle) i na razie różnicowalny. Dobrym przykładem …
2
Jakie jest statystyczne uzasadnienie interpolacji?
Załóżmy, że mamy dwa punkty (poniższy rysunek: czarne kółka) i chcemy znaleźć wartość trzeciego punktu między nimi (krzyżyk). Rzeczywiście, oszacujemy to na podstawie naszych wyników eksperymentalnych, czarnych punktów. Najprostszym przypadkiem jest narysowanie linii, a następnie znalezienie wartości (tj. Interpolacja liniowa). Gdybyśmy mieli np. Punkty podparcia, jako brązowe punkty po obu …
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.