«estimation» etiketlenmiş sorular

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 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 

Sanırım tutarlı bir tahmincinin matematiksel tanımını çoktan anladım. Yanlışsam düzelt: WnWnW_n θ ∀ ϵ > 0 için tutarlı tahminci olduğunu eğerθθ\theta∀ £ > 0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn → ∞P( | Wn- θ | > ϵ ) = 0 ,∀ θ ∈ Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0, \quad \forall\theta \in …

16 estimation  consistency 

10 başarısızlıkla karşılaşıncaya kadar örnekleme yaptığımız başarısızlık olasılığı q olan bir Bernoulli sürecimiz olduğunu varsayalım (ki bu küçük olacaktır, örneğin q ≤ 0.01 ) . Bu suretle olarak başarısızlık olasılığının tahmini q : = 10 / K burada N numune sayısıdır.qqqq≤0.01q≤0.01q \leq 0.01101010q^:=10/Nq^:=10/N\hat{q}:=10/NNNN Soru : mi q bir önyargılı tahmin …

15 estimation  bernoulli-distribution 

Birkaç değişkenli bir iki değişkenli gauss dağılımını "öğrenmeliyim", ancak önceki dağıtımda iyi bir hipotez var, bu yüzden bayes yaklaşımını kullanmak istiyorum. tanımladım: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ 0 & 27 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Normal dağılım parametrelerini tahmin etmek için ortak yaklaşım, ortalama ve örnek standart sapma / varyansını kullanmaktır. Ancak, bazı aykırı değerler varsa, medyan ve medyandan medyan sapması çok daha sağlam olmalıdır, değil mi? Bazı veri kümeleri ben, tahmin normal dağılım çalıştı klasik çok daha iyi bir uyum sağlıyor gibi görünmektedir N …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Diyelim ki bazen tekrar eden geniş bir değerleri kümem var. Büyük kümedeki toplam benzersiz değerlerin sayısını tahmin etmek istiyorum .SSS Ben sıradan bir örneğini ele alırsak değerleri ve içerdiği olduğunu belirlemek T u bu büyük sette benzersiz değerlerin sayısını tahmin etmek için kullanabileceğiniz, benzersiz değerleri?TTTTuTuT_u

15 estimation  sampling 

Çekirdek yoğunluk tahminleri yapmak için R'de ' yoğunluk ' işlevini kullanmaya çalışıyorum . Sonuçları yorumlamakta ve çeşitli veri kümelerini eğri altındaki alanın mutlaka olması gerekmediği gibi karşılaştırmakta zorluk çekiyorum. Herhangi bir olasılık yoğunluk fonksiyonu (pdf) , ∫ ∞ - ∞ ϕ ( x ) d x = 1 . Çekirdek …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

Jeffrey Wooldridge, Kesit ve Panel Verilerinin Ekonometrik Analizinde (sayfa 357), ampirik Hessian'ın "birlikte çalıştığımız örnek için pozitif kesin, hatta pozitif semidefinit olması garanti edilmediğini" söylüyor. Hessian, M-tahmin edicisinin, verilen örnek için objektif fonksiyonu en aza indiren parametrenin değeri olarak tanımlanması sonucunda Hessian'ın pozitif semidefinit olması gerektiği için benim için yanlış …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

James-Stein büzülme fikri ile alınıyorum (yani, muhtemelen bağımsız normallerden oluşan bir vektörün tek bir gözleminin doğrusal olmayan bir işlevi, 'daha iyi' nin kare hata ile ölçüldüğü rasgele değişkenlerin ortalamalarının daha iyi bir tahmincisi olabilir. ). Ancak, bunu uygulamalı çalışmalarda hiç görmedim. Açıkçası yeterince iyi değilim. James-Stein'ın uygulamalı bir ortamda tahmini …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

On yıldır büyük bir İtalyan firmasının çalışanları hakkında verilerim var ve erkek-kadın kazançlarındaki cinsiyet farklılığının zaman içinde nasıl değiştiğini görmek istiyorum. Bu amaçla toplanmış OLS çalıştırıyorum: burada günlük , , kişiye ve zamana göre farklılık gösteren ortak değişkenler içerir, yıl mankenleridir ve , bir işçi erkek ise ve aksi halde …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

Mark van der Laan'ın makalelerini anlamaya çalışıyorum. Berkeley'de makine öğrenimi ile büyük ölçüde örtüşen problemler üzerinde çalışan teorik bir istatistikçi. Benim için bir problem (derin matematiğin yanı sıra) genellikle tamamen farklı bir terminoloji kullanarak tanıdık makine öğrenme yaklaşımlarını tanımlamasıdır. Temel kavramlarından biri "Hedeflenen Maksimum Olabilirlik Beklentisi" dir. TMLE, kontrolsüz bir …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

Bir şeyi kanıtlamak için oracle eşitsizliğini kullanan bir makaleden geçiyorum ama ne yapmaya çalıştığını bile anlayamıyorum. 'Oracle Eşitsizliği' hakkında çevrimiçi arama yaptığımda, bazı kaynaklar beni "Candes, Emmanuel J." Oracle eşitsizlikleri yoluyla modern istatistiksel tahmin "makalesine yönlendirdi. "burada bulunabilir https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf . Ama bu kitap benim için çok ağır görünüyor ve sanırım …

15 mathematical-statistics  estimation  probability-inequalities  inequality  oracle 

İstatistikte şimdiye kadar maksimum olabilirlik tahmininin kullanılıp kullanılmadığını merak ediyorum. Biz kavramını öğreniyoruz ama ne zaman kullanıldığını merak ediyorum. Verilerin dağılımını varsayarsak, biri ortalama diğeri varyans için olmak üzere iki parametre buluruz, ancak gerçekte gerçek durumlarda kullanıyor musunuz? Birisi bana bunun için kullanıldığı basit bir durumu söyleyebilir mi?

14 estimation  maximum-likelihood 

Izin vermek bir maksimum bir gerçek parametrenin maksimum olasılık tahmini olabilir bazı model. Veri noktası sayısı arttıkça, genellikle O (1 / \ sqrt n) olarak azalır . Üçgen eşitsizliğini ve beklentinin özelliklerini kullanarak, bu hata oranının hem "yanlılık" \ lVert \ mathbb E \ hat \ theta - \ theta …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

Bazı durumlarda, tam çok boyutlu bir modelden önce Jeffreys genellikle yetersiz olarak kabul edilir, bu örneğin şu durumda geçerlidir: (burada ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) , μ ve σ bilinmeyen), aşağıdaki öncekinin tercih edildiği (önceden tam Jeffreys'e π ( μ , σ ) ∝ σ - …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior