Запитання з тегом «unbiased-estimator»

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 

Що означає сказати, що "дисперсія - це упереджений оцінювач". Що означає перетворення упередженої оцінки в неупереджену оцінку за допомогою простої формули. Що саме робить це перетворення? Також, яке практичне використання цього перетворення? Чи конвертуєте ви ці бали, використовуючи статистику певного виду?

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

У класичній статистиці існує визначення, що статистичний набору даних визначений як повний для параметра , неможливо сформувати з нього непідвладне оцінювач нетривіально. Тобто єдиний спосіб мати для всіх - це бути майже точно.TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 Чи є за цим інтуїція? Це здається досить механічним способом …

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

Мені це стало трохи шоком, коли я вперше зробив моделювання нормального розподілу Монте-Карло і виявив, що середнє значення стандартних відхилень від зразків, які мають розмір вибірки лише , виявилося значно меншим ніж, тобто, усереднюючи разів, використовується для генерування населення. Однак це добре відомо, якби рідко згадували, і я начебто знав, …

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

В умовах , коли спостерігається X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n розподілено з розподілу з щільністю fff , цікаво , якщо є несмещенная оцінка (на основі «ов) відстаней Хеллінгера до іншого розподілу з щільністюXiXiX_if0f0f_0 , а саме H(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 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

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

Я читаю розділ компрометації дисперсії Елементи статистичного навчання, і я сумніваюся у формулі на сторінці 29. Нехай дані виникають із такої моделі, що Y= f( x ) + ϵY=f(х)+ϵ Y = f(x)+\epsilon де - випадкове число з очікуваним значенням та варіацією . Нехай очікуване значення похибки моделі - де - …

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

Я використовую Lasso для вибору функцій у відносно низькому розмірі (n >> p). Після встановлення моделі Лассо я хочу використовувати коваріати з ненульовими коефіцієнтами, щоб відповідати моделі без штрафних санкцій. Я роблю це, тому що хочу об'єктивних оцінок, які Лассо мені не може дати. Я також хотів би p-значень та …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

Для нормального розподілу існує неупереджений оцінювач стандартного відхилення, заданий: 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} Причина цього результату не так відома, здається, це те, що це скоріше цікавість, а не питання великого імпорту . Доказ висвітлюється на цій нитці ; він користується ключовою властивістю нормального розподілу: 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 \chi^{2}_{n-1} Звідти …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

Різні описи вибору моделі щодо випадкових ефектів лінійних змішаних моделей дають інструкцію використовувати REML. Я знаю різницю між REML та ML на якомусь рівні, але я не розумію, чому REML слід використовувати, оскільки ML є упередженою. Наприклад, чи неправильно проводити LRT за параметром дисперсії звичайної моделі розподілу за допомогою ML …

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

Припустимо, вам підходить лінійна / логістична регресія , з метою неупередженої оцінки . Ви дуже впевнені, що і дуже позитивно відносно шуму в їх оцінках.g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Якщо у вас спільна коваріація , ви можете прорахувати або принаймні імітувати відповідь. Чи є кращі способи, …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

Для лінійної моделі рішення OLS забезпечує найкращий лінійний неупереджений оцінювач параметрів. Звичайно, ми можемо торгувати ухилом для меншої дисперсії, наприклад, регресія хребта Але моє запитання стосується відсутності упередженості. Чи існують якісь загальноприйняті інші оцінки, які є неупередженими, але з більшою дисперсією, ніж оцінені параметри OLS? Якби у мене був величезний …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

Загальний підхід для оцінки параметрів нормального розподілу полягає у використанні середнього та стандартного відхилення / дисперсії вибірки. Однак якщо є якісь пережиті люди, медіана та відхилення медіани від медіани повинні бути набагато стійкішими, правда? У деяких наборах даних, які я намагався, звичайний розподіл, оцінений N(median(x),median|x−median(x)|)N(median(x),median|x−median(x)|)\mathcal{N}(\text{median}(x), \text{median}|x - \text{median}(x)|) здається, набагато …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Як я розумію, школи у Великобританії вчать, що стандартне відхилення можна знайти за допомогою: В той час як американські школи вчать: (на базовому рівні все одно). Це спричинило ряд проблем моїх студентів у минулому, коли вони шукали в Інтернеті, але знайшли неправильне пояснення. Чому різниця? За допомогою простих наборів даних …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

Це питання посилається на статтю Галіта Шмулі "Пояснити чи передбачити" . Зокрема, у розділі 1.5 "Пояснення та передбачення різні" професор Шмуелі пише: У роз'яснювальному моделюванні основна увага приділяється мінімізації зміщення для отримання найбільш точного подання основної теорії. Це спантеличувало мене кожного разу, коли я читав статтю. У якому сенсі мінімізація …

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

Це подальше, але також інше питання мого попереднього . Я читав у Вікіпедії, що " Осередник-неупереджений оцінка мінімізує ризик щодо функції втрат абсолютного відхилення, як спостерігав Лаплас ". Однак мої результати моделювання в Монте-Карло не підтверджують цей аргумент. Я припускаю , що зразок з логнормального населення, , де µ і …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad