Вопросы с тегом «estimation»

Рассмотрим независимых выборок S, полученных из случайной величины X, которая, как предполагается, следует усеченному распределению (например, усеченному нормальному распределению ) известных (конечных) минимальных и максимальных значений a и b, но неизвестных параметров μ и σ 2 . Если Х следовали неусеченной распределение, максимального правдоподобия оценок ц и σ 2 для …

28 distributions  estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  truncation 

Насколько я понимаю, с помощью перекрестной проверки и выбора модели мы пытаемся решить две проблемы: P1 . Оцените ожидаемую потерю населения при обучении с нашей выборкой P2 . Измерьте и сообщите нашу неопределенность этой оценки (дисперсия, доверительные интервалы, отклонения и т. Д.) Стандартная практика, как представляется, заключается в проведении повторной …

26 estimation  cross-validation  references 

Я делаю некоторый численный эксперимент, который состоит в выборке логнормального распределения X~ LN( μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma) и попытке оценить моменты E [ XN]Е[ИксN]\mathbb{E}[X^n] двумя методами: Глядя на выборку среднего значения ИксNИксNX^n Оценивая μμ\mu и σ2σ2\sigma^2 , используя выборочные средние для журнал( X) , журнал2( X)журнал⁡(Икс),журнал2⁡(Икс)\log(X), \log^2(X) , а затем используя тот …

25 estimation  bias  lognormal  moments 

Один студент спросил меня сегодня: «Как они узнают, сколько людей посетили большое групповое мероприятие, например,« Ралли Стюарта / Колберта по восстановлению здравомыслия »в Вашингтоне?» Новостные агентства сообщают, что оценки исчисляются десятками тысяч, но какие методы используются для получения этих оценок и насколько они надежны? Одна статья, очевидно, основывала свою оценку …

25 estimation  sampling 

У меня есть несколько частот запросов, и мне нужно оценить коэффициент закона Ципфа. Это верхние частоты: 26486 12053 5052 3033 2536 2391 1444 1220 1152 1039

25 distributions  estimation  pareto-distribution  zipf 

Какова семантическая разница между среднеквадратичной ошибкой (MSE) и среднеквадратичной ошибкой (MSPE)?

23 regression  estimation  interpretation  error  prediction 

В статистическом выводе упоминается проблема 9.6b, «Область самой высокой плотности (HDR)». Однако я не нашел определения этого термина в книге. Один подобный термин - Высшая Задняя Плотность (HPD). Но это не вписывается в этот контекст, так как 9.6b ничего не упоминает о предыдущем. И в предлагаемом решении это только говорит …

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

Каковы оценки максимального правдоподобия для параметров t-распределения Стьюдента? Существуют ли они в закрытом виде? Быстрый поиск в Google не дал мне никаких результатов. Сегодня меня интересует одномерный случай, но, вероятно, мне придется расширить модель до нескольких измерений. РЕДАКТИРОВАТЬ: меня на самом деле больше всего интересуют параметры местоположения и масштаба. Сейчас …

23 estimation  maximum-likelihood  t-distribution 

Согласно «Вероятности и статистике Миллера и Фрейнда для инженеров», 8ed (стр.217-218), функция правдоподобия, которая должна быть максимизирована для биномиального распределения (испытания Бернулли), определяется как L ( p ) = ∏Nя = 1пИкся( 1 - р )1 - хяL(п)знак равноΠязнак равно1NпИкся(1-п)1-ИксяL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Как прийти к этому уравнению? Мне кажется довольно …

22 estimation  maximum-likelihood  bernoulli-distribution  point-estimation 

Согласованность, безусловно, является естественной и важной оценкой свойств, но существуют ли ситуации, когда может быть лучше использовать противоречивую оценку, а не последовательную? Более конкретно, есть ли примеры противоречивой оценки, которая превосходит разумную непротиворечивую оценку для всех конечных (относительно некоторой подходящей функции потерь)?nnn

22 estimation  consistency 

Химические анализы проб окружающей среды часто подвергаются цензуре ниже пределов отчетности или различных пределов обнаружения / количественного определения. Последние могут варьироваться, как правило, пропорционально значениям других переменных. Например, для анализа может потребоваться разведение образца с высокой концентрацией одного соединения, что приведет к пропорциональному раздуванию пределов цензуры для всех других соединений, …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

Какова связь между оценщиком и оценкой?

21 estimation  terminology  estimators 

После выполнения анализа главных компонентов (PCA) я хочу спроецировать новый вектор на пространство PCA (т.е. найти его координаты в системе координат PCA). Я рассчитал PCA на языке R, используя prcomp. Теперь я должен быть в состоянии умножить свой вектор на матрицу вращения PCA. Должны ли главные компоненты в этой матрице …

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 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

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 читал об оценке Джеймса-Стейна. В этих примечаниях определяется как θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X Я прочитал доказательство, но я не понимаю следующее утверждение: Геометрически оценка Джеймса – Стейна сжимает каждый компонент XXX направлении начала координат ... Что точно означает «сжимает каждый компонент XXX направлении источника»? Я думал о чем-то вроде …

19 estimation  terminology  shrinkage  steins-phenomenon