«estimation» etiketlenmiş sorular

Birisi bana momentler yöntemi ile GMM (genel momentler yöntemi) arasındaki ilişkiyi, ilişkilerini ve biri ya da diğerinin ne zaman kullanılması gerektiğini açıklayabilir mi?

13 estimation  method-of-moments  generalized-moments 

Gerçekten bunun üzerinde durdum. Gerçekten bir B tahmincisinin hem tutarlı hem de önyargılı olacağı bir örnek veya durum istiyorum.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

Büzülme sözcüğü belirli çevrelerde çok fazla atılır. Ama büzülme nedir, net bir tanım yok gibi görünüyor. Bir zaman serim varsa (ya da herhangi bir sürecin herhangi bir gözlem koleksiyonuna sahipsem), serideki ampirik büzülmeyi ölçmenin farklı yolları nelerdir? Bahsetebileceğim farklı teorik büzülme türleri nelerdir? Büzülme öngörüye nasıl yardımcı olabilir? İnsanlar iyi …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

Sadece bir boyutlu yoğunluk tahminleri oluşturmanın düzgün (mutlaka iyi değil) bir yolunu düşündüm ve sorum şu: Bu yoğunluk tahmin yönteminin bir adı var mı? Değilse, literatürde başka bir yöntemin özel bir örneği midir? İşte yöntem: Tahmin etmek istediğimiz bilinmeyen bir dağılımdan alındığını düşündüğümüz bir vektörünüz var . Bunu yapmanın bir …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

ABD'de şarap satışlarına ilişkin büyük bir toplam pazar verilerim var ve bazı yüksek kaliteli şaraplara olan talebi tahmin etmek istiyorum. Bu pazar payları temel olarak X'in gözlemlendiği dahil olduğu biçiminde rastgele bir yarar modelinden türetilmiştir. ürün özellikleri, p ürün fiyatlarını gösterir, ξUijt=X′jtβ−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtUijt=Xjt′β−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtU_{ijt} = X’_{jt}\beta - \alpha p_{jt} + \xi_{jt} + …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

MLE (Maksimum Olabilirlik Tahmini) ve varsa EM'ye (Beklenti Maksimizasyonu) hangi bağlantıya ilişkin açıklığa kavuşturmak istediğim bazı basit kavramsal sorularım var. Anladığım kadarıyla, birisi "MLE'yi kullandık" derse, bu otomatik olarak verilerinin PDF'sinin açık bir modeline sahip oldukları anlamına mı gelir? Bana öyle geliyor ki cevabı evet. Başka bir deyişle, herhangi bir …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

Yeterli istatistiği tam olarak anlamakta sorun mu yaşıyorsunuz? Let yeterli istatistiği olabilir.T= Σ xbenT=ΣxiT=\Sigma x_i Eğer olasılık 1, bir fonksiyonu , daha sonra tam bir yeterli istatistik olur.E[ g( T) ] = 0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Peki bu ne anlama geliyor? Üniforma ve Bernoulli örnekleri gördüm (sayfa 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), ancak sezgisel değil, …

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory 

Son zamanlarda ampirik Bayes (Casella, 1985, Ampirik Bayes veri analizine giriş) hakkında bir şeyler okudum ve rastgele etkiler modeline çok benziyordu; çünkü her ikisinin de küresel ortama daralmış tahminleri var. Ama bunu tam anlamıyla okumadım ... Aralarındaki benzerlik ve farklılıklar hakkında herhangi bir görüş sahibi olan var mı?

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

Binom dağılımından gelen veriler için bir tahminci nasıl tanımlarız? Bernoulli için p parametresini tahmin eden bir tahminci düşünebilirim, ancak binom için dağılımı n karakterize ettiğimizde hangi parametrelerin tahmin edileceğini göremiyorum? Güncelleme: Bir tahminci ile, gözlemlenen verilerin bir fonksiyonunu kastediyorum. Verileri oluşturan dağılımın parametrelerini tahmin etmek için bir tahminci kullanılır.

12 estimation  binomial 

Sorum şu kadar basit: ortak tahmin nedir? Ve regresyon analizi bağlamında ne anlama geliyor? Nasıl oldu? Çok uzun süre güçlü internette dolaştım ama bu soruların cevaplarını bulamadım.

12 regression  estimation  terminology 

Pozitif tamsayı değerlerin bir ızgarası verildi . Bu sayılar, o ızgara konumunu işgal eden bir kişinin inancının gücüne karşılık gelmesi gereken bir yoğunluğu temsil eder (daha yüksek bir inancı gösteren daha yüksek bir değer). Bir kişi genel olarak çoklu ızgara hücreleri üzerinde bir etkiye sahip olacaktır.n × nn×nn\times n Yoğunluğun …

12 estimation  normal-distribution  spatial 

Belirli bir sayıda parametreye sahip bir modeli tahmin etmek için bir numunenin ne kadar büyük olması gerektiğini anlatmanın bir kuralı veya hatta herhangi bir yolu var mı? Yani, örneğin, 5 parametreli en küçük kareler regresyonunu tahmin etmek istersem örnek ne kadar büyük olmalı? Hangi tahmin tekniğini kullandığınız (örn. Maksimum olasılık, …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

Parametre tahmini için oldukça az yöntem vardır. MLE, UMVUE, MoM, karar-teorik ve diğerleri, parametre tahmini için neden faydalı oldukları için oldukça mantıklı bir duruma sahip gibi görünüyorlar. Herhangi bir yöntem diğerlerinden daha mı iyi, yoksa sadece "en uygun" kestirimcinin ne olduğunu nasıl tanımladığımızla mı ilgili (dikey hataları en aza indirmenin …

11 estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  method-of-moments  umvue 

Kapalı . Bu sorunun ayrıntılara veya açıklığa ihtiyacı var . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek ayrıntıları ekleyin ve sorunu giderin . 2 yıl önce kapalı . Profesörümün gerçek bir regresyon modeli oluşturmamızı, bir veri örneği taklit etmemizi istediği bir ev ödevi üzerinde …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

Bir parametrenin MAP tahmini formülü göz önüne alındığında, neden bir MCMC (veya benzeri) yaklaşıma ihtiyaç duyulur, sadece türevi alıp sıfıra ayarlayamadım ve parametre için çözemedim?

11 bayesian  estimation  mcmc