Вопросы с тегом «estimation»

В чем разница между ними и почему уровень значимости должен быть всегда выше или равен размеру теста?

10 estimation 

Меня учили, что мы можем произвести оценку параметров в форме доверительного интервала после отбора проб из популяции. Например, 95-процентные доверительные интервалы, без каких-либо нарушенных допущений, должны иметь 95-процентную вероятность успеха, содержащую какой-либо истинный параметр, который мы оцениваем, в популяции. То есть, Произведите точечную оценку из образца. Создайте диапазон значений, теоретически …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

Предположим, у вас был год инопланетянина с неизвестной длиной N. Если у вас есть случайная выборка из указанных инопланетян, и у некоторых из них есть общие дни рождения, можете ли вы использовать эти данные для оценки длины года? Например, в выборке из 100 у вас может быть две тройки (т.е. …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Количество несчастных случаев в день - это случайная переменная Пуассона с параметром , в 10 случайно выбранных дней число несчастных случаев было отмечено как 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, что будет быть беспристрастным оценщиком ?e λλλ\lambdaеλeλe^{\lambda} Я попытался сделать это следующим образом: мы знаем, что , но . Тогда каков будет требуемый объективный оценщик?Е( …

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

Рассмотрим квадратичную потерю , с заранее заданным \ pi (\ theta), где \ pi (\ theta) \ sim U (0,1 / 2) . Пусть f (x | \ theta) = \ theta x ^ {\ theta-1} \ mathbb {I} _ {[0,1]} (x), \ theta> 0 вероятности. Найти оценку Байеса \ …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

Преподаватель в моем университете задал такой вопрос (не для домашней работы, так как урок закончился, а меня там не было). Я не могу понять, как подойти к нему. Речь идет о 2 пакетиках, каждый из которых содержит ассортимент разных видов фруктов: Первая сумка содержит следующие случайно выбранные фрукты: + ------------- …

9 regression  estimation 

В настоящее время я читаю статью Перла (Pearl, 2009, 2-е издание) о причинности и борьбе за установление связи между непараметрической идентификацией модели и фактической оценкой. К сожалению, сам Перл очень молчит на эту тему. Чтобы привести пример, я имею в виду простую модель с причинным путем, , и механизмом, влияющим …

9 estimation  references  causality 

Я довольно плохо знаком со статистикой (несколько курсов Uni-уровня для начинающих), и мне было интересно узнать о выборках из неизвестных дистрибутивов. В частности, если вы понятия не имеете о базовом дистрибутиве, есть ли способ «гарантировать», что вы получите репрезентативную выборку? Пример для иллюстрации: скажем, вы пытаетесь выяснить глобальное распределение богатства. …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

Допустим, у меня в сумке N шаров. На моем первом розыгрыше я отмечаю мяч и помещаю его в сумку. Во время второго розыгрыша, если я беру отмеченный мяч, я возвращаю его в сумку. Однако, если я беру безымянный шарик, я отмечаю его и возвращаю в сумку. Я продолжаю это для …

9 probability  estimation  population  combinatorics  capture-mark-recapture 

По умолчанию, когда мы используем glmфункцию в R, она использует метод итеративно перевешиваемых наименьших квадратов (IWLS), чтобы найти оценку максимального правдоподобия параметров. Теперь у меня есть два вопроса. Гарантируют ли оценки IWLS глобальный максимум функции правдоподобия? Основываясь на последнем слайде в этой презентации, я думаю, что нет! Я просто хотел …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

Я читал о MLE как о методе создания подобранного распределения. Я натолкнулся на утверждение о том, что оценки максимального правдоподобия «имеют приблизительное нормальное распределение». Означает ли это, что если я буду применять MLE несколько раз к своим данным и семейству дистрибутивов, к которым я пытаюсь соответствовать, модели, которые я получу, …

9 normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

Я изучаю различные методы оценки по точкам и читаю, что при использовании оценок MAP и ML, когда мы используем «единообразный априор», оценки идентичны. Может ли кто-нибудь объяснить, что такое «равномерный» априор, и привести несколько (простых) примеров, когда оценки MAP и ML будут одинаковыми?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Популяция r-квадрат может быть определена исходя из фиксированных или случайных оценок:ρ2ρ2\rho^2 Фиксированные оценки: размер выборки и конкретные значения предикторов остаются фиксированными. Таким образом, представляет собой долю дисперсии, объясняемой в результате уравнением регрессии населения, когда значения предикторов поддерживаются постоянными.ρ2еρf2\rho^2_f Случайные оценки: конкретные значения предикторов взяты из распределения. Таким образом, относится к …

9 regression  estimation  r-squared 

Я ищу надежную оценку среднего значения, которое обладает определенным свойством. У меня есть набор элементов, для которых я хочу рассчитать эту статистику. Затем я добавляю новые элементы по одному, и для каждого дополнительного элемента я хотел бы пересчитать статистику (также известный как онлайн-алгоритм). Я хотел бы, чтобы этот расчет обновления …

9 estimation  mean  robust