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

2
Model szacowania gęstości zaludnienia
Baza danych (populacja, powierzchnia, kształt) może być wykorzystana do mapowania gęstości zaludnienia poprzez przypisanie stałej wartości populacji / obszaru do każdego kształtu (który jest wielokątem, takim jak blok spisu, obszar, okręg, stan, cokolwiek innego). Jednak populacje zwykle nie są równomiernie rozmieszczone w obrębie swoich wielokątów. Mapowanie dasymetryczne to proces udoskonalania …
3
OLS jest NIEBIESKI. Ale co, jeśli nie dbam o bezstronność i liniowość?
Twierdzenie Gaussa-Markowa mówi nam, że estymator OLS jest najlepszym liniowym estymatorem obiektywnym dla modelu regresji liniowej. Załóżmy jednak, że nie dbam o liniowość i bezstronność. Czy jest zatem jakiś inny (możliwy nieliniowy / tendencyjny) estymator dla modelu regresji liniowej, który jest najbardziej wydajny przy założeniach Gaussa-Markowa lub jakiś inny ogólny …
4
Intuicyjne zrozumienie różnicy między konsekwentnym a asymptotycznie bezstronnym
Staram się uzyskać intuicyjne zrozumienie i wyczuć różnicę i praktyczną różnicę między terminem spójnym a asymptotycznie bezstronnym. Znam ich matematyczne / statystyczne definicje, ale szukam czegoś intuicyjnego. Dla mnie, patrząc na ich indywidualne definicje, prawie wydają się być tym samym. Zdaję sobie sprawę, że różnica musi być subtelna, ale po …
1
Biodrowy estymator regresji osiągający lepsze wyniki niż obiektywny w modelu błędu w modelu zmiennych
Pracuję nad niektórymi danymi syntetycznymi dla modelu błędu w zmiennej dla niektórych badań. Obecnie mam pojedynczą zmienną niezależną i zakładam, że znam wariancję prawdziwej wartości zmiennej zależnej. Dzięki tym informacjom mogę uzyskać obiektywny estymator dla współczynnika zmiennej zależnej. Model: y=0,5x-10+e2e1~N(0,σ2)σe2~N(0,1)x~=x+e1x~=x+e1\tilde{x} = x + e_1 y=0.5x−10+e2y=0.5x−10+e2y = 0.5x -10 + e_2 …
4
Bezstronny estymator dla mniejszej z dwóch zmiennych losowych
Załóżmy, że iY ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Interesuje mnie . Czy istnieje obiektywny estymator dla z ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Prosty estymator min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y}) gdzie x¯x¯\bar{x} i y¯y¯\bar{y} są przykładowymi średnimi XXX i YYY , na przykład jest …
1
Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
2
Bezstronny estymator wykładniczej miary zbioru?
Załóżmy, że mamy (mierzalny i odpowiednio zachowujący się) zestaw , gdzie jest zwarty. Co więcej, załóżmy, że możemy pobrać próbki z równomiernego rozkładu na względem miary Lebesgue'a i że znamy miarę . Na przykład może być polem zawierającymS⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS . Czy dla stałego α∈Rα∈R\alpha\in\mathbb R istnieje prosty bezstronny sposób …
1
Jaka jest różnica między asymptotyczną bezstronnością a konsekwencją?
Czy każda z nich implikuje drugą? Jeśli nie, to czy jedno implikuje drugie? Dlaczego? Dlaczego nie? Ten problem pojawił się w odpowiedzi na komentarz do zamieszczonej tutaj odpowiedzi . Chociaż wyszukiwanie w Google odpowiednich haseł nie dało nic, co wydawałoby się szczególnie przydatne, zauważyłem odpowiedź na temat wymiany stosów matematycznych. …
2
Estymator Bayesa jest odporny na uprzedzenia selekcyjne
Czy estymatory Bayesa są odporne na stronniczość selekcji? Większość artykułów omawiających oszacowanie w dużym wymiarze, np. Dane o sekwencji całego genomu, często porusza kwestię błędu selekcji. Błąd selekcji wynika z faktu, że chociaż mamy tysiące potencjalnych predyktorów, tylko kilka zostanie wybranych, a wnioskowanie zostanie przeprowadzone na wybranych. Proces przebiega zatem …
2
Dlaczego Ograniczone maksymalne prawdopodobieństwo daje lepsze (obiektywne) oszacowanie wariancji?
Czytam artykuł teoretyczny Douga Batesa o pakiecie R4, aby lepiej zrozumieć drobiazgowość mieszanych modeli, i natknąłem się na intrygujący wynik, który chciałbym lepiej zrozumieć, o zastosowaniu ograniczonego maksymalnego prawdopodobieństwa (REML) do oszacowania wariancji . W części 3.3 dotyczącej kryterium REML stwierdza, że ​​zastosowanie REML do oszacowania wariancji jest ściśle związane …
2
Bezstronny estymator dla modelu AR ( )
Rozważ model AR ( ) (zakładając zero dla uproszczenia):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Oszacowano, że estymator OLS (równoważny estymatorowi warunkowego maksymalnego prawdopodobieństwa) dla jest tendencyjny, jak zauważono w ostatnim wątku .φ:=(φ1,…,φp)φ:=(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p) (Co ciekawe, nie mogę znaleźć nastawienie mowa w Hamilton …
4
Jak wytłumaczyć laikowi, czym jest bezstronny rzeczoznawca?
Załóżmy, że jest obiektywnym estymatorem . Następnie oczywiście . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Jak wyjaśnić to laikowi? W przeszłości mówiłem, że jeśli uśredniacie wiązkę wartości , ponieważ wraz z powiększaniem się próbki, otrzymacie lepsze przybliżenie . θθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta Dla mnie jest to problematyczne. Myślę, że tak naprawdę opisuję …
2
Bezstronny, pozytywny estymator kwadratu średniej
Załóżmy, że mamy dostęp do próbek iid z rozkładu o prawdziwej (nieznanej) średniej i wariancji , i chcemy oszacować .μ ,σ2)μ,σ2)\mu, \sigma^2μ2)μ2)\mu^2 Jak zbudować obiektywny, zawsze pozytywny estymator tej ilości? Biorąc kwadrat próbki, średnia jest tendencyjna i zawyża ilość, szczególnie. jeśli jest bliskie 0, a jest duże.μ~2)μ~2)\tilde{\mu}^2μμ\muσ2)σ2)\sigma^2 To być może …
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.