Запитання з тегом «estimation»

Розглянемо незалежних зразків отриманих із випадкової величини яка передбачається, що вона має усічений розподіл (наприклад, усічений нормальний розподіл ) відомих (кінцевих) мінімальних і максимальних значень і але невідомих параметрів та . Якби дотримувався нерізаного розподілу, максимальна оцінка ймовірності та для та із була б середньою вибіркоюNNNSSSXXXaaabbbμμ\muσ2σ2\sigma^2XXXμˆμ^\widehat\muσˆ2σ^2\widehat\sigma^2μμ\muσ2σ2\sigma^2SSSμˆ=1N∑iSiμ^=1N∑iSi\widehat\mu = \frac{1}{N} \sum_i S_iі …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

Я розумію, що з перехресною валідацією та вибором моделі ми намагаємось вирішити дві речі: Р1 . Оцініть очікувані втрати для населення під час навчання за нашим зразком Р2 . Виміряйте та повідомляйте про нашу невизначеність цієї оцінки (дисперсія, довірчі інтервали, зміщення тощо) Здається, що стандартна практика полягає в повторній перехресній …

26 estimation  cross-validation  references 

Я роблю чисельний експеримент, який полягає у вибірці логічного нормального розподілу та намагаюся оцінити моменти двома методами:X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E[Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Дивлячись на середнє значення вибіркиXnXnX^n Оцінюючи μμ\mu та σ2σ2\sigma^2 , використовуючи засоби вибірки для log(X),log2(X)log⁡(X),log2⁡(X)\log(X), \log^2(X) , а потім використовуючи той факт, що для логічного нормального розподілу маємо E[Xn]=exp(nμ+(nσ)2/2)E[Xn]=exp⁡(nμ+(nσ)2/2)\mathbb{E}[X^n]=\exp(n \mu + (n …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Студент сьогодні запитав мене: "Звідки вони знають, скільки людей відвідали велику групову подію, наприклад," Мітинг Стюарта / Колберта "Мітинг на відновлення розуму" у Вашингтоні? " Новини повідомляють про оцінки в десятках тисяч, але які методи використовуються для отримання цих оцінок і наскільки вони надійні? Одна стаття, очевидно, базувала свою оцінку …

25 estimation  sampling 

У мене є кілька частот запитів, і мені потрібно оцінити коефіцієнт закону Зіпфа. Це найвищі частоти: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

Яка смислова різниця між середньою квадратичною помилкою (MSE) та середньою помилкою прогнозування у квадраті (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction 

У статистичному висновку згадується проблема 9.6b, "Регіон найвищої щільності (HDR)". Однак визначення цього терміна в книзі я не знайшов. Один подібний термін - найвища задня щільність (ВПР). Але це не вписується в цей контекст, оскільки 9.6b нічого не згадує про попереднє. І в запропонованому рішенні сказано лише, що "очевидно, що …

23 confidence-interval  estimation  definition  credible-interval  highest-density-region 

Які є максимально вірогідні оцінки параметрів t-розподілу Стьюдента? Чи існують вони в закритому вигляді? Швидкий пошук Google не дав мені жодних результатів. Сьогодні мене цікавить універсальний випадок, але, напевно, мені доведеться поширити модель на кілька вимірів. EDIT: Мене найбільше цікавлять параметри місця та масштабу. На даний момент я можу припустити, …

23 estimation  maximum-likelihood  t-distribution 

Згідно з вірогідністю та статистикою Міллера та Фрейнда для інженерів, 8ed (pp.217-218), функція ймовірності буде максимально використана для розподілу біномів (випробування Бернуллі) задається як L(p)=∏ni=1pxi(1−p)1−xiL(p)=∏i=1npxi(1−p)1−xiL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Як дійти до цього рівняння? Мені здається досить зрозумілим щодо інших дистрибуцій, Пуассона та Гаусса; L(θ)=∏ni=1PDF or PMF of dist.L(θ)=∏i=1nPDF or PMF of …

22 estimation  maximum-likelihood  bernoulli-distribution  point-estimation 

Послідовність, очевидно, є природним і важливим оцінювачем властивостей, але чи існують ситуації, коли може бути краще використовувати невідповідний оцінювач, а не послідовний? Більш конкретно, чи є приклади непослідовного оцінювача, який перевершує розумний послідовний оцінювач для всіх кінцевих (стосовно якоїсь відповідної функції втрат)?nnn

22 estimation  consistency 

Хімічні аналізи зразків навколишнього середовища часто цензуруються нижче за межами звітності або різними межами виявлення / кількості. Останні можуть варіюватися, як правило, пропорційно значенням інших змінних. Наприклад, зразок з високою концентрацією одного з'єднання, можливо, повинен бути розведений для аналізу, в результаті чого пропорційна інфляція меж цензури для всіх інших сполук, …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

Яке співвідношення між оцінкою та оцінкою?

21 estimation  terminology  estimators 

Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Я читав про оцінку Джеймса-Штейна. У цій примітці вона визначена як θ^= ( 1 - р - 2∥ X∥2) Xθ^=(1-p-2‖Х‖2)Х \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X Я прочитав доказ, але не розумію наступного твердження: Геометрично оцінювач Джеймса – Штейна зменшує кожну складову напрямку походження ...ХХX Що саме означає "скорочення кожного компонента ХХX до …

19 estimation  terminology  shrinkage  steins-phenomenon