Запитання з тегом «estimation»

Чи може хтось пояснити мені різницю між методом моментів і ГММ (загальним методом моментів), їх співвідношенням, і коли слід використовувати той чи інший?

13 estimation  method-of-moments  generalized-moments 

Дійсно наткнувся на цей. Мені дуже хотілося б прикладу чи ситуації, коли оцінювач B був би одночасно послідовним та упередженим.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

У певних колах усадка слів дуже багато. Але що таке усадка, то, схоже, не існує чіткого визначення. Якщо у мене є часовий ряд (або будь-яка колекція спостережень за деяким процесом), то якими різними способами я можу виміряти певний тип емпіричної усадки на серії? Про які різні теоретичні усадки я можу …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

Я просто думав про акуратний (не обов'язково хороший) спосіб створення однієї розмірної оцінки щільності, і моє питання: Чи має цей метод оцінки щільності назву? Якщо ні, то це особливий випадок якогось іншого методу в літературі? Ось метод: У нас є вектор який, як ми вважаємо, виведений з якогось невідомого розподілу, …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

У мене є велика сукупна ринкова інформація про продажі вина в США, і я хотів би оцінити попит на певні вина високої якості. Ці частки ринку в основному були отримані з випадкової корисної моделі форми Ui j t= X'j tβ- α рj t+ ξj t+ ϵij t≡ δjt+ ϵj tUijт=Хjт'β-αpjт+ξjт+ϵijт≡δjт+ϵjтU_{ijt} …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

У мене є кілька простих концептуальних питань, які я хотів би уточнити стосовно MLE (Максимальна оцінка ймовірності), а також те, яке зв’язок воно має, якщо воно є, з EM (Максималізація очікування). Як я розумію, якщо хтось каже "Ми використовували MLE", чи це автоматично означає, що вони мають чітку модель PDF-файлів …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

У мене є проблеми з розумінням повної достатньої статистики? Нехай є достатньою статистикою.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i Якщо з ймовірністю 1, для деякої функції , то це повна достатня статистика.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Але що це означає? Я бачив приклади уніформи та Бернуллі (стор. 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), але це не інтуїтивно, я більше розгубився, побачивши інтеграцію. …

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory 

Нещодавно мені траплялося читати про емпіричний Байєс (Casella, 1985, Вступ до емпіричного аналізу даних Байєса), і це виглядало дуже як модель випадкових ефектів; в тому, що обидві мають оцінки, зменшені до середнього значення. Але я не читав це наскрізь ... Хтось має уявлення про схожість та відмінності між ними?

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

Як ми можемо визначити оцінювач для даних, що надходять з біноміального розподілу? Для bernoulli я можу придумати оцінювач, що оцінює параметр p, але для біноміального я не бачу, які параметри слід оцінити, коли у нас n характеризує розподіл? Оновлення: Під оцінкою я розумію функцію спостережуваних даних. Оцінювач використовується для оцінки …

12 estimation  binomial 

Існує досить багато методів оцінки параметрів. MLE, UMVUE, MoM, теоретичні рішення та інші, схоже, вони мають досить логічний випадок, чому вони корисні для оцінки параметрів. Чи будь-який один метод кращий за інші, або це лише питання про те, як ми визначаємо, що таке "найкраще підходить" оцінка (подібно до того, як …

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

Моє запитання просте так: що таке спільна оцінка? І що це означає в контексті регресійного аналізу? Як це робиться? Я довго блукав у могутньому Інтернеті, але не знайшов відповіді на ці питання.

12 regression  estimation  terminology 

Мені надається сітка позитивних цілих значень. Ці цифри представляють інтенсивність, яка повинна відповідати силі віри людини, що займає місце розташування сітки (вище значення, що вказує на більшу віру). Людина взагалі матиме вплив на декілька комірок сітки.n × nн×нn\times n Я вважаю, що схема інтенсивності повинна "виглядати гауссова", оскільки там буде …

12 estimation  normal-distribution  spatial 

Чи існує велике правило або взагалі якийсь спосіб сказати, наскільки великим повинен бути зразок, щоб оцінити модель з заданою кількістю параметрів? Так, наприклад, якщо я хочу оцінити регресію найменших квадратів з 5 параметрами, наскільки великим повинен бути зразок? Чи не має значення, яку техніку оцінювання ви використовуєте (наприклад, максимальна ймовірність, …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

Закрито . Це питання потребує деталей або ясності . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Додайте деталі та уточніть проблему, відредагувавши цю публікацію . Закрито 2 роки тому . Я працюю над домашнім завданням, де мій професор хотів би, щоб ми створили справжню регресійну модель, імітували вибірку даних, …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

З огляду на формулу для оцінки параметра MAP для чого потрібен підхід MCMC (або подібний), я не міг просто взяти похідну, встановити її в нуль і потім вирішити для параметра?

11 bayesian  estimation  mcmc