Вопросы с тегом «estimation»

Предположим, у нас есть процесс Бернулли с вероятностью отказа (который будет мал, скажем, q ≤ 0,01 ), из которого мы производим выборку, пока не встретим 10 отказов. Таким образом , мы оцениваем вероятность отказа , как д : = 10 / N , где N представляет собой число выборок.qqqq≤0.01q≤0.01q \leq …

15 estimation  bernoulli-distribution 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Мне нужно «изучить» распределение двумерного гауссиана с несколькими выборками, но хорошая гипотеза о предыдущем распределении, поэтому я хотел бы использовать байесовский подход. Я определил свой предыдущий: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Общий подход для оценки параметров нормального распределения заключается в использовании среднего значения и стандартного отклонения / дисперсии выборки. Однако, если есть некоторые выбросы, медиана и срединное отклонение от медианы должны быть намного более устойчивыми, верно? На некоторых наборах данных я пытался, нормальное распределение , оцененное 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)|) , …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Допустим, у меня есть большой набор значений которые иногда повторяются. Я хочу оценить общее количество уникальных значений в большом наборе.SSS Если я возьму случайную выборку значений и определю, что она содержит уникальные значения T u , могу ли я использовать это для оценки количества уникальных значений в большом наборе?TTTTuTuT_u

15 estimation  sampling 

Я пытаюсь использовать функцию плотности в R для оценки плотности ядра. У меня возникли некоторые трудности при интерпретации результатов и сравнении различных наборов данных, так как кажется, что площадь под кривой не обязательно равна 1. Для любой функции плотности вероятности (pdf) нам нужно иметь площадь . Я предполагаю, что оценка …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

Джеффри Вулдридж в своем эконометрическом анализе данных поперечного сечения и панелей (стр. 357) говорит, что эмпирический гессиан «не гарантированно будет положительно определенным или даже положительно полуопределенным для конкретного образца, с которым мы работаем». Это кажется мне неправильным, поскольку (помимо численных проблем) гессиан должен быть положительно полуопределенным в результате определения М-оценки …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

Я согласен с идеей сжатия Джеймса-Стейна (то есть, что нелинейная функция одного наблюдения вектора возможно независимых нормалей может быть лучшей оценкой средних значений случайных величин, где «лучше» измеряется квадратической ошибкой). ). Однако я никогда не видел его в прикладной работе. Я явно недостаточно хорошо прочитал. Есть ли классические примеры того, …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Я думаю, я уже понял математическое определение непротиворечивой оценки. Поправьте меня если я ошибаюсь: WnWnW_n - непротиворечивая оценка для if \ forall \ epsilon> 0θθ\theta∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0, \quad \forall\theta \in \Theta Где ΘΘ\Theta - Параметрическое Пространство. Но я хочу понять, что оценка должна быть …

15 estimation  consistency 

У меня есть данные о сотрудниках крупной итальянской фирмы за десять лет, и я хотел бы увидеть, как гендерный разрыв в заработках мужчин и женщин менялся с течением времени. Для этого я запускаю объединенные OLS: где - это логарифм за год, X_ {это} включает ковариаты, которые различаются по индивидам и …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

Я пытаюсь понять некоторые работы Марка ван дер Лаана. Он - теоретический статистик в Беркли, работающий над проблемами, которые существенно пересекаются с машинным обучением. Одна проблема для меня (помимо глубокой математики) состоит в том, что он часто заканчивает тем, что описывает знакомые подходы машинного обучения, используя совершенно другую терминологию. Одна …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

Мне интересно, использовалась ли когда-либо максимальная оценка правдоподобия в статистике. Мы изучаем понятие этого, но мне интересно, когда это фактически используется. Если мы предположим распределение данных, мы найдем два параметра, один для среднего значения и один для дисперсии, но действительно ли вы используете его в реальных ситуациях? Может кто-нибудь сказать …

14 estimation  maximum-likelihood 

Пусть θ будет оценка максимального правдоподобия истинного параметра некоторой модели. По мере увеличения числа точек данных ошибка обычно уменьшается как O (1 / \ sqrt n) . Используя неравенство треугольника и свойства ожидания, можно показать, что этот коэффициент ошибок подразумевает, что оба «смещения» \ lVert \ mathbb E \ hat …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

В некоторых случаях предварительная оценка Джеффриса для полной многомерной модели обычно считается неадекватной, например, в случае: (где ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) , где μ и σ неизвестны), где предпочтительным является следующий априор (для полного предшествующего Джеффриса π ( μ , σ ) ∝ σ - …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior 

В одном из вариантов проблемы сборщика купонов вы не знаете количество купонов и должны определить это на основе данных. Я буду называть это проблемой печенья с предсказанием: Принимая во внимание неизвестное количество отдельных сообщений cookie состояния удачи , оцените , отбирая по одному печенье cookie и посчитав, сколько раз каждое …

14 estimation  coupon-collector-problem