«asymptotics» etiketlenmiş sorular

İstatistiklerdeki asimptotik sonuçların çoğu, bir tahmin edicinin (MLE gibi), olasılık fonksiyonunun ikinci dereceden bir taylor genişlemesine dayanan normal bir dağılıma yaklaştığını kanıtlamaktadır . Bayes edebiyatında benzer bir sonuç olduğuna inanıyorum, "Bayes Merkezi Limit Teoremi", posteriorun olarak olarak normale yaklaştığını gösteriyorn → ∞n → ∞n→∞n \rightarrow \inftyn → ∞n→∞n \rightarrow \infty …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

REML'nin Bayes yorumu mevcut mudur? Sezgime göre REML, ampirik Bayes tahmin prosedürlerine güçlü bir benzerlik taşıyor ve merak ediyorum ki bir tür asimptotik eşdeğerlik (bazı uygun öncelik sınıfları altında) gösterilip gösterilmediğini merak ediyorum. Hem ampirik Bayes hem de REML , örneğin rahatsızlık parametreleri karşısında gerçekleştirilen 'uzlaşılmış' tahmin yaklaşımları gibi görünmektedir …

14 bayesian  asymptotics  reml 

Tutarlı ve asimptotik olarak tarafsız terim arasındaki fark ve pratik fark için sezgisel bir anlayış ve his vermeye çalışıyorum. Matematiksel / istatistiksel tanımlarını biliyorum, ama sezgisel bir şey arıyorum. Bana göre, bireysel tanımlarına bakarak, neredeyse aynı şey gibi görünüyorlar. Farkın ince olması gerektiğinin farkındayım ama görmüyorum. Farklılıkları görselleştirmeye çalışıyorum ama …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

Wilcoxon imzalı sıralama testinin asimptotik nispi verimliliğinin (ARE) , veriler normal olarak dağıtılmış bir popülasyondan alınmışsa, Student t testine kıyasla olduğu iyi bilinmektedir . Bu, hem temel tek örneklem testi hem de iki bağımsız örnek için varyant (Wilcoxon-Mann-Whitney U) için geçerlidir. Ayrıca normal veriler için ANOVA F testine kıyasla bir …

13 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  asymptotics  efficiency  wilcoxon-signed-rank 

Umarım bu soru "çok genel" olarak işaretlenmez ve umarım herkese yarar sağlayan bir tartışma başlar. İstatistiklerde, büyük örnek teorilerini öğrenmek için çok zaman harcıyoruz. Tahmincilerimizin asimptotik olarak tarafsız, asimptotik olarak verimli olmaları, asimptotik dağılımları vb. Asimptotik kelimesi, olduğu varsayımı ile güçlü bir şekilde bağlantılıdır .n→∞n→∞n \rightarrow \infty Ancak gerçekte her …

13 sample  asymptotics 

Bu soru motive Bu teker . İki kaynağa baktım ve bulduğum şey bu. A. van der Vaart, Asimptotik İstatistikler: Bir profil olasılığını açıkça hesaplamak nadiren mümkündür, ancak sayısal değerlendirmesi genellikle mümkündür. O zaman profil olasılığı, olasılık fonksiyonunun boyutunu azaltmaya yarayabilir. Profil olabilirlik fonksiyonları genellikle parametrik modellerin (sıradan) olabilirlik fonksiyonları ile …

13 estimation  maximum-likelihood  likelihood  asymptotics  profile-likelihood 

Öncül: bu aptalca bir soru olabilir. Sadece MLE asimptotik özellikleriyle ilgili açıklamaları biliyorum, ama kanıtları hiç çalışmadım. Eğer yapsaydım, belki bu soruları sormayacaktım, ya da belki de bu soruların anlamsız olduğunu fark ederdim ... bu yüzden lütfen bana kolay davran :) Bir modelin parametrelerinin MLE tahmincisinin asimptotik olarak normal ve …

13 maximum-likelihood  model  asymptotics 

Verilen iid ve , arayan:N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 doğru kapalı form dağıtım yaklaşımı YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} aynı ürünün asimtotik ( üstel ?) yaklaşımı Bu daha genel bir sorunun özel durumudur .μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

Let rastgele değişkenler st bir dizisi olasılık, içinde sabit bir sabittir. Aşağıdakileri göstermeye çalışıyorum: ve olasılıkla. Mantığımın sağlam olup olmadığını görmek için buradayım. İşte benim işim{ Xn}n ≥ 1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1}Xn→ birXn→aX_n \to aa > 0a>0a>0Xn---√→ bir--√Xn→a\sqrt{X_n} \to \sqrt{a}birXn→ 1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 GİRİŞİM İlk bölüm için Bildirimi o Bundan sonra | Xn---√- …

12 random-variable  convergence  asymptotics  probability-inequalities  coverage-probability 

Lütfen aşağıdakilerin sınırlama dağılımını ( ) : buradaki , .n→∞n→∞n \rightarrow \inftyUn=X1+X2+…+XnX31+X32+…X3n,Un=X1+X2+...+XnX13+X23+...Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},XiXbenX_iN(0,1)N-(0,1)N(0,1)

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

Herkes bana Olabilirlik Oranı testinin asimptotik dağılımı için düzenlilik koşullarının neler olduğunu söyleyebilir mi? Baktığım her yerde, 'Düzenlilik koşulları altında' veya 'olasılıklı düzenlilikler altında' yazılır. Koşullar tam olarak nedir? Birinci ve ikinci log olabilirlik türevlerinin var olduğunu ve Bilgi matrisinin sıfır olmadığını? Yoksa tamamen başka bir şey mi?

12 maximum-likelihood  likelihood-ratio  asymptotics 

Let çekilen rasgele vektör . Bir örnek düşünün . Tanımlama ve . Let ve C: = \ mathrm {CoV} _ {\ mathbf {x} \ sim P} [\ mathbf {x}, \ mathbf {x}] .xx\mathbf{x}PPP{xi}ni=1∼i.i.d.P{xi}i=1n∼i.i.d.P\{ \mathbf{x}_i \}_{i=1}^n \stackrel{i.i.d.}{\sim} P Cı :=1x¯n:=1n∑ni=1xix¯n:=1n∑i=1nxi\bar{\mathbf{x}}_n := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n \mathbf{x}_iC^:=1n∑ni=1(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤C^:=1n∑i=1n(xi−x¯n)(xi−x¯n)⊤\hat{C} := \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (\mathbf{x}_i - \bar{\mathbf{x}}_n) (\mathbf{x}_i …

11 normality-assumption  central-limit-theorem  asymptotics  quadratic-form 

Let , ve yoğunlukları olabilir ve olduğunu varsayalım , . olarak olabilirlik oranına ne olur ? (Yakınsar mı? Neye?)fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty Örneğin, olduğunu varsayabiliriz . Genel dava da ilgilenmektedir.h=gh=gh = g

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

Üzerinde çalıştığım bir sorun için bir kanıt oluşturmaya çalışıyorum ve yaptığım varsayımlardan biri, örnek aldığım noktaların tüm alan üzerinde yoğun olması. Pratik olarak, tüm örnek alanı üzerinde puanlarımı elde etmek için Latin hiper küp örnekleme kullanıyorum. Latince hiperküp örnekleri size örnek büyüklüğü eğilimindedir izin verirseniz tüm alan üzerinde yoğun olursa …

11 sampling  asymptotics  latin-square  latin-hypercube 

Düşünün ∑Ni=1|Xi|∑i=1N|Xi|\sum_{i=1}^N |X_i| burada X1,…,XNX1,…,XNX_1, \ldots, X_N bulunur ve CLT bekletilir. En büyük terimlerin kaç tanesi toplam toplamın yarısını oluşturur? Örneğin, 10 + 9 + 8 ≈≈\approx (10 + 9 + 8 ……\dots + 1) / 2: terimlerin% 30'u toplamın yaklaşık yarısına ulaşır. Define sumbiggest( j;X1…XN)≡sum of the j biggest …

11 central-limit-theorem  asymptotics