Pytania otagowane jako unbiased-estimator

Odnosi się do estymatora parametru populacji, który „osiąga wartość prawdziwą” średnio. Oznacza to, że funkcja obserwowanych danych jest obiektywnym estymatorem parametru if . Najprostszym przykładem obiektywnego estymatora jest średnia próby jako estymator średniej populacji. θ^θmi(θ^)=θ

8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
5
Jak dokładnie statystycy zgodzili się używać (n-1) jako obiektywnego estymatora wariancji populacji bez symulacji?
Wzór na wariancję obliczeniową ma w mianowniku:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Zawsze zastanawiałem się dlaczego. Wydaje się jednak, że czytanie i oglądanie kilku dobrych filmów o tym „dlaczego” jest dobrym obiektywnym oszacowaniem wariancji populacji. Natomiast nie docenia i przecenia wariancję populacji.n ( n - 2 )(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) Ciekawe, czy …
2
Intuicja stojąca za tym, dlaczego paradoks Stein'a dotyczy tylko wymiarów
Przykład Steina pokazuje, że oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa nnn zmiennych o rozkładzie normalnym ze średnimi μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n i wariancjami 111 jest niedopuszczalne (pod funkcją straty kwadratowej) iff n≥3n≥3n\ge 3 . Aby uzyskać dobry dowód, zobacz pierwszy rozdział Wnioskowania na dużą skalę: empiryczne metody Bayesa do szacowania, testowania i przewidywania autorstwa Bradleya Effrona. …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
5
Co możemy powiedzieć o populacji w próbie 1?
Zastanawiam się, co możemy powiedzieć, jeśli w ogóle, o średniej populacji, kiedy wszystko, co mam, to jeden pomiar, (wielkość próby 1). Oczywiście chcielibyśmy mieć więcej pomiarów, ale nie możemy ich uzyskać.y 1μμ\muy1y1y_1 Wydaje mi się, że skoro średnia próbki, , jest trywialnie równa , to . Jednak przy wielkości próby …
6
Dlaczego mianownik estymatora kowariancji nie powinien być n-2, a nie n-1?
Mianownik (obiektywnego) estymatora wariancji jest ponieważ istnieje obserwacji i szacowany jest tylko jeden parametr.n−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Z tego samego powodu zastanawiam się, dlaczego mianownik kowariancji nie powinien wynosić n−2n−2n-2 gdy szacuje się dwa parametry? Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}
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 
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 …
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
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, …
2
Korekta odchylenia w wariancji ważonej
Dla wariancji nieważonej istnieje wariancja próbki skorygowana o błąd systematyczny, gdy średnią oszacowano na podstawie tych samych danych: Var(X):=1Var ( X) : = 1n∑ja( xja- μ )2)Var(X): =1n∑ja(xja-μ)2)\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2Var ( X) := 1n -1∑ja(xja- E[ X] )2)Var(X): =1n-1∑ja(xja-mi[X])2)\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Patrzę na ważoną średnią i wariancję i zastanawiam się, …
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.