Pytania otagowane jako estimation

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

2
Co to jest skurcz?
Słowo „skurcz” jest często rzucane w niektórych kręgach. Ale co to jest skurcz, wydaje się, że nie ma jasnej definicji. Jeśli mam szereg czasowy (lub jakąkolwiek kolekcję obserwacji jakiegoś procesu), jakie są różne sposoby pomiaru pewnego rodzaju skurczu empirycznego w szeregu? Jakie są rodzaje teoretycznego skurczu, o których mogę mówić? …
1
Jak nazywa się metoda szacowania gęstości, w której wszystkie możliwe pary są używane do utworzenia rozkładu normalnej mieszaniny?
Właśnie pomyślałem o zgrabnym (niekoniecznie dobrym) sposobie tworzenia szacunków gęstości jednowymiarowej i moje pytanie brzmi: Czy ta metoda szacowania gęstości ma nazwę? Jeśli nie, to czy jest to szczególny przypadek innej metody w literaturze? Oto metoda: mamy wektor który, jak zakładamy, pochodzi z nieznanego rozkładu, który chcielibyśmy oszacować. Sposobem na …
1
Inwersja jagód
Mam duży zbiorczy zestaw danych rynkowych dotyczących sprzedaży wina w USA i chciałbym oszacować popyt na niektóre wina wysokiej jakości. Te udziały w rynku zostały zasadniczo wyprowadzone z losowego modelu użytkowego w postaci Uja j t= X′j tβ- α pj t+ ξj t+ ϵja j t≡ δj t+ ϵj tUijt=Xjt′β−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtU_{ijt} …
2
Czy MLE zawsze oznacza, że ​​znamy plik PDF naszych danych, a EM oznacza, że ​​nie?
Mam kilka prostych pytań koncepcyjnych, które chciałbym wyjaśnić w odniesieniu do MLE (oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa) i jaki ma związek z EM (maksymalizacja oczekiwań). Jak rozumiem, jeśli ktoś powie „Użyliśmy MLE”, czy to automatycznie oznacza, że ​​ma wyraźny model pliku PDF swoich danych? Wydaje mi się, że odpowiedź na to pytanie …
2
Jakie są kompletne wystarczające statystyki?
Mam problem ze zrozumieniem pełnej wystarczającej statystyki? Niech będzie wystarczającą statystyką.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i Jeśli z prawdopodobieństwem 1, dla niektórych funkcji g , jest to kompletna wystarczająca statystyka.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Ale co to znaczy? Widziałem przykłady uniformów i Bernoulli (strona 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), ale nie jest to intuicyjne, bardziej się zdezorientowałem widząc integrację. Czy …
1
Czy istnieje związek między empirycznymi Bayesami a efektami losowymi?
Niedawno przeczytałem o empirycznym Bayesie (Casella, 1985, Wprowadzenie do empirycznej analizy danych Bayesa) i wyglądało to bardzo podobnie do modelu efektów losowych; w tym, że oba szacunki skurczyły się do średniej globalnej. Ale nie przeczytałem go do końca ... Czy ktoś ma wgląd w podobieństwo i różnice między nimi?
4
Estymator dla rozkładu dwumianowego
Jak definiujemy estymator dla danych pochodzących z rozkładu dwumianowego? W przypadku bernoulli mogę myśleć o estymatorze szacującym parametr p, ale w przypadku dwumianu nie widzę, jakie parametry należy oszacować, gdy n charakteryzuje rozkład. Aktualizacja: Przez estymator rozumiem funkcję obserwowanych danych. Estymator służy do oszacowania parametrów rozkładu generującego dane.
2
Skąd mam wiedzieć, którą metodę szacowania parametrów wybrać?
Istnieje wiele metod szacowania parametrów. MLE, UMVUE, MoM, teoretyka decyzyjna i inne wydają się mieć dość logiczne uzasadnienie, dlaczego są przydatne do szacowania parametrów. Czy jakakolwiek metoda jest lepsza od innych, czy może to tylko kwestia tego, jak zdefiniujemy, czym jest „najlepiej dopasowany” estymator (podobny do tego, w jaki sposób …
3
Oszacowanie parametrów procesu przestrzennego
Dostaję siatki dodatnich wartości całkowitych. Liczby te reprezentują intensywność, która powinna odpowiadać sile przekonania osoby zajmującej to miejsce na siatce (wyższa wartość oznacza wyższe przekonanie). Osoba na ogół będzie miała wpływ na wiele komórek siatki.n × nn×nn\times n Uważam, że wzorzec intensywności powinien „wyglądać gaussowsko”, ponieważ będzie centralne położenie o …
4
Jak duża powinna być próbka dla danej techniki szacowania i parametrów?
Czy istnieje ogólna zasada, a nawet jakikolwiek sposób określający, jak duża powinna być próbka, aby oszacować model o określonej liczbie parametrów? Na przykład, jeśli chcę oszacować regresję metodą najmniejszych kwadratów z 5 parametrami, jak duża powinna być próbka? Czy ma znaczenie, jakiej techniki szacowania używasz (np. Maksymalne prawdopodobieństwo, najmniejsze kwadraty, …
5
Ukrywanie modelu regresji przed profesorem (pancernik regresyjny) [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie wymaga szczegółów lub jasności . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Dodaj szczegóły i wyjaśnij problem, edytując ten post . Zamknięte 2 lata temu . Pracuję nad zadaniem domowym, w którym mój profesor chciałby, abyśmy stworzyli prawdziwy model regresji, symulowali próbkę danych, a on …
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.