Вопросы с тегом «estimation»

Я пытаюсь оценить параметры гамма-распределения, которое лучше всего подходит для моей выборки данных. Я только хочу , чтобы использовать средний , зЬй (и , следовательно , дисперсию ) из выборки данных, а не фактических значений - так как они не всегда будут доступны в моем приложении. Согласно этому документу, следующие …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

Я пытаюсь сравнить сложность вычислений / скорость оценки трех групп методов для линейной регрессии, как это различается в Hastie et al. «Элементы статистического обучения» (2-е изд.), Глава 3: Выбор подмножества Методы усадки Методы с использованием производных направлений ввода (PCR, PLS) Сравнение может быть очень грубым, просто чтобы дать некоторое представление. …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

Последовательность оценок для параметра асимптотически нормальна, если . ( источник ) Затем мы называем асимптотической дисперсией . Если эта дисперсия равна границе Крамера-Рао , мы говорим, что оценка / последовательность асимптотически эффективна. θ √UNUnU_nθθ\thetaN--√( UN- θ ) → N( 0 , v )n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v)U nvvvUNUnU_n Вопрос: Почему …

18 estimation  asymptotics  efficiency 

Скажем, у меня есть образец и образец начальной загрузки из этого образца для стастита (например, среднее значение). Как все мы знаем, эта самозагрузки образец оценивает на распределение выборки из оценки из статистики.χχ\chi Теперь, является ли среднее значение этой выборки начальной загрузки лучшей оценкой статистики популяции, чем статистика исходной выборки ? …

18 estimation  bootstrap 

В последнее время я был очень смущен, когда дал ответ на вопрос о минимальной дисперсии несмещенных оценок для параметров равномерного распределения, что было совершенно неверным. К счастью, меня сразу же поправили кардинал и Генри, и Генри дал правильные ответы для ОП . Это заставило меня задуматься. Я изучил теорию лучших …

18 estimation  point-estimation 

Фон У меня есть переменная с неизвестным распределением. У меня есть 500 выборок, но я хотел бы продемонстрировать точность, с которой я могу вычислить дисперсию, например, доказать, что размер выборки 500 достаточен. Мне также интересно знать минимальный размер выборки, который потребуется для оценки дисперсии с точностью до .X%X%X\% Вопросов Как …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

У меня есть вопрос о расчете коэффициента усадки Джеймса-Стейна в 1977 году в журнале Scientific American Брэдли Эфрона и Карла Морриса «Парадокс Штейна в статистике» . Я собрал данные для бейсболистов, и они приведены ниже: Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, 0.346 Robinson, 0.378, 0.298 Howard, 0.356, 0.276 Johnstone, 0.333, 0.222 …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

Вопрос Дисперсия отрицательного биномиального (NB) распределения всегда больше его среднего значения. Когда среднее значение выборки превышает ее дисперсию, попытка подобрать параметры NB с максимальной вероятностью или с оценкой момента не удастся (решения с конечными параметрами не существует). Однако возможно, что выборка, взятая из распределения NB, имеет среднее значение, превышающее дисперсию. …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

С фиксированным априором оценки ML (частота - максимальная вероятность) и MAP (байесовская апостериорная) совпадают. В целом, однако, я говорю о точечных оценках, полученных как оптимизаторы некоторой функции потерь. Т.е. (Bayesian) х (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat x(y)) \; | \; y \right) …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Это частично мотивировано следующим вопросом и обсуждением после него. Предположим, что образец iid наблюдается, Xi∼F(x,θ)Xi∼F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta) . Цель состоит в том, чтобы оценить . Но оригинальный образец не доступен. Вместо этого мы имеем некоторую статистику выборки . Предположим, что фиксировано. Как мы оцениваем ? Какова будет оценка максимального правдоподобия в …

17 estimation  maximum-likelihood 

Достаточно ли показать, что MSE = 0 при n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? Я также прочитал в своих заметках кое-что о плиме. Как мне найти plim и использовать его, чтобы показать, что оценка соответствует?

17 estimation  convergence  consistency 

В настоящее время я читаю «Все статистические данные» Ларри Вассермана и озадачен тем, что он написал в главе об оценке статистических функций непараметрических моделей. Он написал «Иногда мы можем найти оценочную стандартную ошибку статистической функции, выполнив некоторые вычисления. Однако в других случаях не очевидно, как оценить стандартную ошибку». Я хотел …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

Я использовал итеративно переоцененные наименьшие квадраты (IRLS), чтобы минимизировать функции следующей формы, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) где NNN - количество экземпляров xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} - надежная оценка, которую я хочу, а ρρ\rho - подходящая робастная штрафная функция. Допустим, он выпуклый (хотя …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

Предположим, что у нас есть две точки (на следующем рисунке: черные кружки), и мы хотим найти значение для третьей точки между ними (крестик). Действительно, мы собираемся оценить это на основе наших экспериментальных результатов, черные точки. Простейший случай - нарисовать линию, а затем найти значение (т. Е. Линейную интерполяцию). Если у …

16 estimation  interpolation 

Я знаю 3 метода оценки параметров, ML, MAP и байесовский подход. А для MAP и байесовского подхода нам нужно выбирать априоры для параметров, верно? Скажем, у меня есть эта модель , в которой α , β являются параметрами, чтобы выполнить оценку с использованием MAP или байесовского алгоритма, я прочитал в …

16 bayesian  estimation  prior