Вопросы с тегом «asymptotics»

Асимптотическая теория изучает свойства оценщиков и тестовой статистики, когда размер выборки приближается к бесконечности.

1
Является ли MLE из асимптотически нормальным, когда ?
Предположим, что имеет PDF(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Плотность выборки взятой из этой совокупности, поэтому(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp⁡[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp⁡[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0\begin{align} g_{\theta}(\mathbf x,\mathbf y)&=\prod_{i=1}^n f_{\theta}(x_i,y_i) \\&=\exp\left[{-\sum_{i=1}^n\left(\frac{x_i}{\theta}+\theta y_i\right)}\right]\mathbf1_{x_1,\ldots,x_n,y_1,\ldots,y_n>0} \\&=\exp\left[-\frac{n\bar x}{\theta}-\theta n\bar y\right]\mathbf1_{x_{(1)},y_{(1)}>0}\quad,\,\theta>0 \end{align} Оценка максимального правдоподобия может быть получена какθθ\theta θ^(X,Y)=X¯¯¯¯Y¯¯¯¯−−−√θ^(X,Y)=X¯Y¯\hat\theta(\mathbf X,\mathbf Y)=\sqrt\frac{\overline X}{\overline Y} Я хотел бы знать, является ли предельное распределение этого …

4
Как объяснить беспристрастную оценку непрофессионалу?
Предположим, что является объективной оценкой для . Тогда, конечно, . ; & thetasE[ & thetas ; |thetas]=thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Как можно объяснить это непрофессионалу? В прошлом я говорил, что если вы усредняете набор значений , а размер выборки увеличивается, вы получаете лучшее приближение . ; & thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta Для …

2
Математическое определение асимптотики заполнения
Я пишу статью, в которой используется асимптотика заполнения, и один из моих рецензентов попросил меня дать строгое математическое определение того, что такое асимптотика заполнения (т. Е. С математическими символами и обозначениями). Похоже, я не могу найти ничего в литературе и надеялся, что кто-то может либо указать мне в сторону некоторых, …

2
Как статистика Чи-квадрат Пирсона приближается к распределению Чи-квадрат
Таким образом, если статистика Пиарсона Chi Squared дана для таблицы , то ее форма:1×N1×N1 \times N ∑i=1n(Oi−Ei)2Ei∑i=1n(Oi−Ei)2Ei\sum_{i=1}^n\frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} Тогда это приближается к , распределению хи-квадрат с степенями свободы, поскольку размер выборки становится больше. н - 1 нχ2n−1χn−12\chi_{n-1}^2n−1n−1n-1NNN Я не понимаю, как работает это асимптотическое приближение. Я чувствую, что в …

2
Можно ли использовать итерации MCMC после прожига для оценки плотности?
После записи можно ли напрямую использовать итерации MCMC для оценки плотности, например, путем построения гистограммы или оценки плотности ядра? Меня беспокоит то, что итерации MCMC не обязательно независимы, хотя в большинстве случаев они распределены одинаково. Что если мы дополнительно применим прореживание к итерациям MCMC? Меня беспокоит то, что итерации MCMC …

1
Плотность роботов, совершающих случайные прогулки по бесконечному случайному геометрическому графу
Рассмотрим бесконечный случайный геометрический граф, в котором положения узлов следуют за пуассоновским точечным процессом с плотностью а ребра располагаются между узлами, которые ближе, чем d . Следовательно, длина ребер соответствует следующему PDF:ρρ\rhoddd f(l)={2ld2l≤d0l>df(l)={2ld2l≤d0l>d f(l)= \begin{cases} \frac{2 l}{d^2} \;\quad l \le d \\ 0 \qquad\; l > d \end{cases} На приведенном …

4
Асимптотическое распределение полинома
Я ищу предельное распределение полиномиального распределения по результатам d. IE, распределение следующее Итn → ∞N- 12ИксNlimn→∞n−12Xn\lim_{n\to \infty} n^{-\frac{1}{2}} \mathbf{X_n} Где ИксNXn\mathbf{X_n} - случайная величина векторного значения с плотностью еN( х )fn(x)f_n(\mathbf{x}) для Иксx\mathbf{x} такой, что ΣяИкся= п∑ixi=n\sum_i x_i=n , Икся∈ Z , xя≥ 0xi∈Z,xi≥0x_i\in \mathbb{Z}, x_i\ge 0 и 0 для …

1
Что такое асимптотическая ковариационная матрица?
Верно ли, что асимптотическая ковариационная матрица равна ковариационной матрице оценок параметров? Если нет, то что это? И в чем разница между ковариационной матрицей и асимптотической ковариационной матрицей в этом случае? Заранее спасибо!

1
Асимптотическая нормальность статистики порядка распределений с тяжелыми хвостами
Предыстория: у меня есть пример, который я хочу смоделировать с дистрибутивом с тяжелыми хвостами. У меня есть некоторые крайние значения, такие, что разброс наблюдений относительно велик. Моя идея состояла в том, чтобы смоделировать это с помощью обобщенного распределения Парето, и я это сделал. Теперь квантиль 0,975 моих эмпирических данных (около …

1
Моделирование сходимости по вероятности к константе
Асимптотические результаты не могут быть подтверждены компьютерным моделированием, потому что они являются утверждениями, включающими понятие бесконечности. Но мы должны иметь возможность почувствовать, что вещи действительно идут так, как нам подсказывает теория. Рассмотрим теоретический результат Итn → ∞п( | XN| >ϵ)=0,ε > 0ИтN→∞п(|ИксN|>ε)знак равно0,ε>0\lim_{n\rightarrow\infty}P(|X_n|>\epsilon) = 0, \qquad \epsilon >0 где ИксNИксNX_n …

1
Пример CLT, когда моменты не существуют
РассмотримXn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Мне нужно показать, что, хотя это имеет бесконечные моменты,n−−√(X¯n)→dN(0,1)n(X¯n)→dN(0,1)\sqrt{n}(\bar{X}_n) \overset{d}{\to} N(0,1) …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.