Запитання з тегом «unbiased-estimator»

База даних (населення, площа, форма) може бути використана для відображення щільності населення шляхом призначення постійної величини населення / площі для кожної форми (що є полігоном, таким як блок перепису, урочище, округ, штат тощо). Однак населення, як правило, не розподілено рівномірно у межах своїх полігонів. Дасиметричне відображення - це процес уточнення …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

Теорема Гаусса-Маркова говорить нам, що ОЦП-оцінювач є найкращим лінійним неупередженим оцінником для моделі лінійної регресії. Але припустимо, що я не переймаюся лінійністю та неупередженістю. Тоді чи існує якийсь інший (можливий нелінійний / упереджений) оцінювач для лінійної регресійної моделі, який є найбільш ефективним за припущеннями Гаусса-Маркова чи іншим загальним набором припущень? …

14 regression  unbiased-estimator 

Я намагаюся зрозуміти інтуїтивне розуміння та відчути різницю та практичну різницю між терміном послідовним та асимптотично неупередженим. Я знаю їхні математичні / статистичні визначення, але я шукаю щось інтуїтивне. Мені, дивлячись на їх окремі визначення, вони майже здаються одними і тими ж. Я розумію, що різниця повинна бути тонкою, але …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

Я працюю над деякими синтатичними даними для моделі Error In Variable для деяких досліджень. В даний час у мене є одна незалежна змінна, і я припускаю, що знаю дисперсію для справжнього значення залежної змінної. Отже, за допомогою цієї інформації я можу досягти неупередженого оцінки коефіцієнта залежної змінної. Модель: y=0,5x-10+e2x~=x+e1x~=x+e1\tilde{x} = …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

Припустимо, що це випадкові величини, які слідують за розподілом Пуассона із середнім λ . Як я можу довести, що немає об'єктивного оцінювача величини 1Х0, X1, … , XнX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda ?1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Припустимо, і Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )Х∼ N( мкх, σ2х)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼ N( мку, σ2у)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Мене цікавить . Чи є неупереджений оцінювач для z ?z= хв ( μх, мку)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Простий оцінювач де ˉ x і ˉ y …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Припустимо, ми маємо (вимірювану і належним чином сприйняту) множину S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , де BBB компактний. Крім того, припустимо, що ми можемо взяти зразки з рівномірного розподілу по BBB wrt мірою Лебега λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) і що ми знаємо міру λ(B)λ(B)\lambda(B) . Наприклад, можливо, BBB являє собою поле [−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^n що містить SSS …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

Чи має на увазі кожен другий? Якщо ні, то один означає інший? Чому / чому ні? Це питання виникло у відповідь на коментар до відповіді, яку я розмістив тут . Хоча пошук Google у відповідних термінах не дав нічого корисного, я помітив відповідь на зміну математики. Однак я вважав, що …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

Чи оцінювачі Байєса несприйнятливі до зміщення відбору? Більшість статей, в яких обговорюється оцінка високої розмірності, наприклад, дані про цілі послідовності геномів, часто порушують питання зміщення селекції. Відхилення відбору випливають з того, що, хоча у нас є тисячі потенційних прогнозів, буде вибрано лише декілька, і на декількох вибраних буде зроблено висновок. …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

Я читаю теоретичний документ Дуга Бейтса про пакет lme4 R для того, щоб краще зрозуміти складність і змішаність моделей, і натрапив на інтригуючий результат, який я хотів би зрозуміти краще, щодо використання обмеженої максимальної ймовірності (REML) для оцінки дисперсії . У розділі 3.3 щодо критерію REML він зазначає, що використання …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

Розглянемо AR (ppp) модель (припускаючи нульове середнє значення для простоти): xт=φ1хt - 1+ …+φpхт - р+εтxт=φ1хт-1+…+φpхт-p+εт x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оцінювач OLS (еквівалентний умовно- максимальній оцінці ймовірності) дляφ : = (φ1, … ,φp)φ: =(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p)як відомо в недавній темі , як відомо, …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

Припустимо, є неупередженим оцінювачем для . Тоді звичайно, . ; & thetasE[ & thetas ; |thetas]=thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaЕ [ θ^∣ θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Як пояснити це лайперсону? У минулому я вже говорив, що якщо ви середньо оцінюєте купу значень , оскільки розмір вибірки збільшується, ви отримуєте кращу …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

Я хочу оцінити середнє значення функції f, тобто де і незалежні випадкові величини. У мене є зразки f, але не iid: Є зразки для і для кожного є зразки з :EX,Y[f(X,Y)]EX,Y[f(X,Y)]E_{X,Y}[f(X,Y)]XXXYYYY1,Y2,…YnY1,Y2,…YnY_1,Y_2,\dots Y_nYiYiY_ininin_iXXXXi,1,Xi,2,…,Xi,niXi,1,Xi,2,…,Xi,niX_{i,1},X_{i,2},\dots, X_{i,n_i} Отже, у мене є зразкиf(X1,1,Y1)…f(X1,n1,Y1)…f(Xi,j,Yi)…f(Xn,nn,Yn)f(X1,1,Y1)…f(X1,n1,Y1)…f(Xi,j,Yi)…f(Xn,nn,Yn)f(X_{1,1},Y_1) \dots f(X_{1,n_1},Y_1 ) \dots f(X_{i,j},Y_i) \dots f(X_{n,n_n},Y_n) Для оцінки середнього значення я …

10 variance  unbiased-estimator  estimators 

Припустимо, у нас є доступ до зразків iid з розподілу з істинною (невідомою) середньою та дисперсією , і ми хочемо оцінити .μ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Як ми можемо побудувати неупереджений, завжди позитивний оцінювач цієї кількості? Якщо взяти квадрат зразка, середнє значення є упередженим і переоцінить кількість, esp. якщо близький до 0 і …

10 mean  unbiased-estimator