«unbiased-estimator» etiketlenmiş sorular

Çevresel numunelerin kimyasal analizleri genellikle raporlama limitlerinde veya çeşitli tespit / ölçüm limitlerinde aşağıda sansürlenir. Sonuncusu, genellikle diğer değişkenlerin değerleriyle orantılı olarak değişebilir. Örneğin, yüksek konsantrasyonda bir bileşik içeren bir numunenin analiz için seyreltilmesi gerekebilir, bu durumda aynı numunede aynı anda analiz edilen tüm diğer bileşikler için sansür limitlerinin orantılı …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

"Varyans önyargılı bir tahmincidir" demek ne demek? Önyargılı bir tahmini basit bir formülle tarafsız bir tahmine dönüştürmek ne anlama gelir? Bu dönüşüm tam olarak ne yapar? Ayrıca, bu dönüşümün pratik kullanımı nedir? Belirli puanları kullanırken bu puanları dönüştürür müsünüz?

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

Klasik istatistiklerinde, bir istatistik bir tanımı yoktur verileri bir dizi için tam olarak tanımlanmış bir parametre bu tarafsız bir tahmincisi oluşturulması imkansız nontrivially ondan. Yani, tüm \ theta için E h (T (y)) = 0'a sahip olmanın tek yolu , h'nin neredeyse kesin olarak 0 olmasıdır .TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

Normal bir dağılım Monte Carlo simülasyonu yaptığımda ilk kez bana bir şok geldi ve hepsi sadece örnek büyüklüğüne sahip numuneden standart sapmanın ortalamasının çok daha az olduğunu keşfetti yani, defadan daha fazla, popülasyonu oluşturmak için kullanılan . Bununla birlikte, bu nadiren hatırlanırsa iyi bilinir ve bir çeşit biliyordum, ya da …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

Bir kişinin yoğunluğu olan bir dağılımdan dağıtıldığı bir , Hellinger mesafesinin yoğunluğu olan başka bir dağılıma yani tarafsız bir tahmincisi ( ' dayalı) olup olmadığını merak ediyorum. f X i f 0 H ( f , f 0 ) = { 1 - ∫ X √X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_nfffXiXiX_if0f0f_0H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 …

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

İstatistiksel öğrenmenin unsurlarının önyargı-varyans dengesi bölümünü okuyorum ve 29. sayfadaki formülde şüphe duyuyorum. Veriler, bir modelden , rasgele olduğu beklenen değere sahip sayı ve Varyans . Modelin hatanın beklenen değeri olsun burada öngörülmesi olup eden öğrencinin. Kitaba göre hata Y=f(x)+ϵY=f(x)+ϵ Y = f(x)+\epsilonε = E [ ε ] = 0 …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

Göreceli olarak düşük boyutlu bir ortamda (n >> p) özellik seçimi için Kement kullanıyorum. Bir Kement modelini taktıktan sonra, sıfır olmayan katsayıları olan değişkenleri, cezasız bir modele uyacak şekilde kullanmak istiyorum. Bunu yapıyorum çünkü Lasso'nun bana veremeyeceği tarafsız tahminler istiyorum. Ayrıca tarafsız tahmin için p-değerleri ve güven aralıkları istiyorum. Bu …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

Normal dağılım için, aşağıdakiler tarafından verilen standart sapmanın tarafsız bir tahmincisi vardır: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})} \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2} Bu sonucun çok iyi bilinmemesinin nedeni , büyük bir ithalat meselesinden ziyade büyük ölçüde bir curio olduğu anlaşılıyor . Kanıt bu konuya dahil edilmiştir ; normal dağılımın temel özelliklerinden yararlanır: 1σ2∑k=1n(xi−x¯)2∼χ2n−11σ2∑k=1n(xi−x¯)2∼χn−12 \frac{1}{\sigma^2} \sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2 \sim …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

Anladığım kadarıyla Birleşik Krallık Okulları, Standart Sapmanın aşağıdakileri kullanarak bulunduğunu öğretir: ABD Okulları şunları öğretir: (yine de temel düzeyde). Bu, geçmişte bazı öğrencilerimin İnternet'te arama yaptıkları, ancak yanlış bir açıklama buldukları için sorunlara neden oldu. Neden fark var? Basit veri kümeleri 10 değer söylüyorsa, yanlış yöntem uygulanırsa (örneğin bir sınavda) …

16 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

Doğrusal Karışık Modellerin rastgele etkileri üzerine model seçimi ile ilgili çeşitli açıklamalar REML kullanmayı öğretmektedir. Bir düzeyde REML ve ML arasındaki farkı biliyorum, ancak ML önyargılı olduğu için REML'nin neden kullanılması gerektiğini anlamıyorum. Örneğin, ML kullanarak normal bir dağıtım modelinin varyans parametresinde bir LRT yapmak yanlış mıdır (aşağıdaki koda bakın)? …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

Eğer uygun varsayalım doğrusal / lojistik regresyon , tarafsız bir tahmin amacı ile bir 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 . Hem çok eminizbir1vebir2Onların tahminlerine gürültü çok olumlu göredir.a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Eğer ortak kovaryansını varsa , sen hesaplamak ya da en azından bir cevap etkisi yaratabilir. Daha iyi yollar …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

Doğrusal bir model için OLS çözümü, parametreler için en iyi doğrusal tarafsız tahmin ediciyi sağlar. Tabii ki daha düşük varyans için bir önyargıda işlem yapabiliriz, örneğin sırt regresyonu. Ama sorum önyargısız olmakla ilgili. Biraz yaygın olarak kullanılan, tarafsız ancak OLS tahmini parametrelerinden daha yüksek bir varyansa sahip başka tahminciler var …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

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 

Bu soru Galit Shmueli'nin "Açıklamak ya da Tahmin Etmek " başlıklı makalesine atıfta bulunmaktadır . Profesör Shmueli özellikle bölüm 1.5, "Açıklama ve Tahmin Farklıdır" bölümünde şöyle yazar: Açıklayıcı modellemede odak, temel teorinin en doğru temsilini elde etmek için önyargıların en aza indirilmesidir. Gazeteyi her okuduğumda bu beni şaşırttı. Tahminlerdeki yanlılığı …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

Bu bir takip değil, aynı zamanda farklı bir sorudur benim öncekinden . Wikipedia'da " Medyan-tarafsız bir tahmin edicinin, Laplace'ın gözlemlediği gibi, mutlak sapma kaybı fonksiyonu ile ilgili riski en aza indirdiğini " okudum . Ancak, Monte Carlo simülasyon sonuçlarım bu argümanı desteklemiyor. Bir günlük normal popülasyon, , burada, ve günlük …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad