Pytania otagowane jako estimation

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

3
Szacowanie prawdopodobieństwa w procesie Bernoulliego poprzez próbkowanie aż do 10 awarii: czy jest on stronniczy?
Załóżmy, że mamy proces Bernoulliego z prawdopodobieństwem uszkodzenia qqq (który będzie mały, powiedzmy, q≤0.01q≤0.01q \leq 0.01 ), z którego próbkujemy, aż napotkamy 101010 uszkodzeń. W ten sposób, że oszacowania prawdopodobieństwa awarii jak q : = 10 / N , gdzie N jest liczbą próbek.q^:=10/Nq^:=10/N\hat{q}:=10/NNNN Pytanie : Czy q stronniczy oszacowanie …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
2
Szacowanie kowariancji a posteriori rozkładu wielowymiarowego gaussa
Muszę „nauczyć się” rozkładu dwuwymiarowego gaussa z kilkoma próbkami, ale dobrą hipotezą na temat wcześniejszego rozkładu, dlatego chciałbym zastosować podejście bayesowskie. Zdefiniowałem mój wcześniejszy: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ 0 & …
2
Oszacowanie parametrów rozkładu normalnego: mediana zamiast średniej?
Powszechnym podejściem do szacowania parametrów rozkładu normalnego jest użycie średniej i odchylenia standardowego / wariancji próbki. Jeśli jednak występują pewne wartości odstające, mediana i odchylenie mediany od mediany powinny być znacznie bardziej niezawodne, prawda? Na niektórych zbiorów danych Próbowałem, rozkład normalny szacowany przez N(median(x),median|x−median(x)|)N(median(x),median|x−median(x)|)\mathcal{N}(\text{median}(x), \text{median}|x - \text{median}(x)|) wydaje się produkować …
2
Obszar pod „pdf” w szacowaniu gęstości jądra w R
Próbuję użyć funkcji „ gęstości ” w R do oszacowania gęstości jądra. Mam pewne trudności z interpretacją wyników i porównywaniem różnych zestawów danych, ponieważ wydaje się, że obszar pod krzywą niekoniecznie jest 1. Dla każdej funkcji gęstości prawdopodobieństwa (pdf) musimy mieć obszar ∫ ∞ - ∞ ϕ ( x ) …
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 …
5
Skurcz Jamesa-Steina „na wolności”?
Uwielbia mnie koncepcja kurczenia się Jamesa-Steina (tzn. Że nieliniowa funkcja pojedynczej obserwacji wektora prawdopodobnie niezależnych normalnych może być lepszym estymatorem średnich zmiennych losowych, gdzie „lepszy” jest mierzony przez błąd kwadratu ). Jednak nigdy nie widziałem tego w pracy stosowanej. Najwyraźniej nie jestem wystarczająco dobrze przeczytany. Czy są jakieś klasyczne przykłady, …
4
Dlaczego potrzebujemy estymatora, aby był spójny?
Myślę, że zrozumiałem już matematyczną definicję spójnego estymatora. Popraw mnie, jeśli się mylę: WnWnW_n jest spójnym estymatorem dlaθθ\theta jeśli∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0, \quad \forall\theta \in \Theta Gdzie jest przestrzenią parametryczną. Ale chcę zrozumieć, że estymator musi być spójny. Dlaczego niespójny estymator jest zły? Czy możesz …
4
Jak zachować zmienne niezmienne czasowe w modelu o ustalonych efektach
Mam dane na temat pracowników dużej włoskiej firmy w ciągu dziesięciu lat i chciałbym zobaczyć, jak zmieniła się z czasem różnica między płciami w zarobkach kobiet i mężczyzn. W tym celu uruchamiam połączone OLS: yi t= X′i tβ+ δm a l eja+ ∑t = 110γtret+ εi tyjat=Xjat′β+δmzalmija+∑t=110γtret+εjat y_{it} = X'_{it}\beta …
1
Co to jest „Docelowe oczekiwane maksymalne prawdopodobieństwo”?
Próbuję zrozumieć niektóre artykuły Marka van der Laana. Jest teoretycznym statystykiem w Berkeley, pracującym nad problemami, które w znacznym stopniu pokrywają się z uczeniem maszynowym. Jednym z problemów dla mnie (poza głęboką matematyką) jest to, że często kończy się opisywaniem znanych metod uczenia maszynowego przy użyciu zupełnie innej terminologii. Jedną …
1
Nierówność Oracle: w kategoriach podstawowych
Przeglądam artykuł, który wykorzystuje nierówność wyroczni, aby coś udowodnić, ale nie jestem w stanie zrozumieć, co on nawet próbuje zrobić. Kiedy szukałem w Internecie „Nierówności Oracle”, niektóre źródła skierowały mnie do artykułu „Candes, Emmanuel J.„ Nowoczesne oszacowanie statystyczne poprzez nierówności wyroczni ”. ”, który można znaleźć tutaj https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf . Ale …
6
Czy kiedykolwiek używamy oszacowania maksymalnego prawdopodobieństwa?
Zastanawiam się, czy oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa kiedykolwiek użyte w statystykach. Uczymy się jego koncepcji, ale zastanawiam się, kiedy jest faktycznie używana. Jeśli przyjmiemy rozkład danych, znajdziemy dwa parametry, jeden dla średniej i jeden dla wariancji, ale czy rzeczywiście używasz go w rzeczywistych sytuacjach? Czy ktoś może mi powiedzieć prosty przypadek, …
2
W przypadku jakich modeli tendencyjność MLE spada szybciej niż wariancja?
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Interesują mnie modele, które mają odchylenie, które zmniejsza się szybciej niż O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) , ale w którym błąd nie zmniejsza się w tym szybszym tempie, ponieważ odchylenie nadal zmniejsza się jako O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n) . W szczególności chciałbym poznać warunki wystarczające …
1
Jeffreys przed wieloma parametrami
W niektórych przypadkach wcześniejszy Jeffreys dla pełnego modelu wielowymiarowego jest ogólnie uważany za nieodpowiedni, tak jest na przykład w przypadku: (gdzie , przy nieznanych i ), gdzie preferowany jest następujący przeor (do pełnego Jeffreys ): gdzie to wcześniejszy Jeffreys uzyskany przy zachowaniu stałej \ sigma (i podobnie dla p ( …
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.