Pytania otagowane jako estimators

Reguła obliczania szacunku danej ilości na podstawie obserwowanych danych [Wikipedia].

1
Regresja kwantowa: Jakie błędy standardowe?
summary.rqFunkcja z winiet quantreg oferuje wiele opcji dla standardowych szacunków błędach współczynników regresji kwantylowych. Jakie są specjalne scenariusze, w których każdy z nich staje się optymalny / pożądany? „ranga”, która wytwarza przedziały ufności dla oszacowanych parametrów poprzez odwrócenie testu rang, jak opisano w Koenker (1994). Domyślna opcja zakłada, że ​​błędy …
9
Jaka jest różnica między estymatorem a statystyką?
Dowiedziałem się, że statystyka jest atrybutem, który można uzyskać z próbek. Pobierając wiele próbek tego samego rozmiaru, obliczając ten atrybut dla wszystkich z nich i wykreślając pdf, otrzymujemy rozkład odpowiedniego atrybutu lub rozkład odpowiednich statystyk. Słyszałem również, że statystyki mają służyć jako estymatory, czym różnią się te dwa pojęcia?
3
R: Losowy las wyrzucający NaN / Inf w błędzie „wywołanie funkcji zagranicznej” pomimo braku NaN w zbiorze danych [zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Używam karetki, aby uruchomić sprawdzony krzyżowo losowy las w zbiorze danych. Zmienna Y jest czynnikiem. W moim zestawie danych nie ma …
2
Korelacja między estymatorami OLS dla punktu przecięcia i nachylenia
W prostym modelu regresji y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, estymatory OLS i są skorelowane.ββ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS}β^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} Wzór na korelację między dwoma estymatorami jest (jeśli poprawnie ją wyprowadziłem): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. Pytania: Jakie jest intuicyjne wytłumaczenie obecności korelacji? Czy obecność korelacji ma jakieś ważne implikacje? Wpis …
2
Zmniejszony vs obiektywny : estymatory
W mojej głowie pojawiło się zamieszanie co do dwóch rodzajów estymatorów wartości populacji współczynnika korelacji Pearsona. A. Fisher (1915) wykazał, że dla dwuwymiarowej populacji normalnej empiryczny jest negatywnie tendencyjnym estymatorem , chociaż odchylenie może być praktycznie znaczne tylko dla małej wielkości próby ( ). Próbka nie docenia w tym sensie, …
1
Zestawy danych podobne do Anscombe z tym samym polem i wykresem wąsów (średnia / standardowa / mediana / MAD / min / maks.)
EDYCJA: Ponieważ to pytanie zostało zawyżone, podsumowanie: znalezienie różnych znaczących i możliwych do interpretacji zestawów danych z tymi samymi mieszanymi statystykami (średnia, mediana, średnica i związane z nimi dyspersje oraz regresja). Kwartet Anscombe (patrz Cel wizualizacji danych wielowymiarowych? ) Jest znanym przykładem czterech zestawów danych - , z tym samym …
1
Kiedy maksymalne prawdopodobieństwo i metoda momentów dają te same estymatory?
Zadano mi to pytanie pewnego dnia i nigdy wcześniej go nie rozważałem. Moja intuicja wynika z zalet każdego estymatora. Maksymalne prawdopodobieństwo występuje najlepiej, gdy jesteśmy pewni procesu generowania danych, ponieważ w przeciwieństwie do metody momentów wykorzystuje wiedzę o całej dystrybucji. Ponieważ estymatory MoM wykorzystują tylko informacje zawarte w momentach, wydaje …
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 
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.