Вопросы с тегом «estimators»

Я действительно удивлен, что никто, кажется, не спросил это уже ... При обсуждении оценщиков часто используются два термина: «последовательный» и «беспристрастный». Мой вопрос прост: какая разница? Точные технические определения этих терминов довольно сложны, и сложно понять, что они означают . Я могу представить себе хорошую оценку и плохую оценку, но …

125 unbiased-estimator  estimators  consistency 

Много раз очевидно, почему кто-то предпочитает объективную оценку. Но есть ли обстоятельства, при которых мы могли бы предпочесть предвзятую оценку объективной оценке?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

summary.rqФункция от quantreg виньетки предоставляет множество вариантов для стандартных оценок погрешности квантилей коэффициентов регрессии. Каковы специальные сценарии, когда каждый из них становится оптимальным / желательным? «ранг», который дает доверительные интервалы для оцененных параметров путем инвертирования теста ранга, как описано в Koenker (1994). Опция по умолчанию предполагает, что ошибки являются iid, …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

Поскольку можно рассчитать доверительные интервалы для p-значений, а противоположностью оценки интервалов является точечная оценка: является ли p-значение точечной оценкой?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

Я узнал, что статистика - это атрибут, который вы можете получить из выборок. Взяв множество выборок одинакового размера, рассчитав этот атрибут для всех из них и построив график в формате PDF, мы получим распределение соответствующего атрибута или распределение соответствующей статистики. Я также слышал, что статистика делается для оценки, как эти …

30 terminology  estimators  definition 

Закрыто. Этот вопрос не по теме . В настоящее время не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он соответствовал теме перекрестной проверки. Закрыто 2 года назад . Я использую каретку, чтобы запустить перекрестный проверенный случайный лес по набору данных. Переменная Y является фактором. В моем наборе данных …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

В простой регрессионной модели, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, оценки OLS и коррелированы.β^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS}β^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} Формула для корреляции между двумя оценками (если я вывел ее правильно): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. Вопросов: Что такое интуитивное объяснение наличия корреляции? Имеет ли наличие корреляции какие-либо важные последствия? Сообщение было …

25 regression  least-squares  estimators 

В моей голове была некоторая путаница в отношении двух типов оценок популяционного значения коэффициента корреляции Пирсона. A. Fisher (1915) показал, что для двумерной нормальной популяции эмпирическое значение является отрицательно смещенной оценкой ρ , хотя смещение может быть практически значительным только для небольшого размера выборки ( n < 30 ). Выборка …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

Какое свойство оценки у оракула ? Для каких целей моделирования имеет значение свойство оракула (предиктивный, объяснительный, ...)? И теоретически строгие, и (особенно) интуитивные объяснения приветствуются.

22 feature-selection  model-selection  estimators  oracle 

РЕДАКТИРОВАТЬ: Поскольку этот вопрос был завышен, краткое изложение: поиск различных значимых и интерпретируемых наборов данных с одинаковой смешанной статистикой (среднее значение, медиана, средний диапазон и связанные с ними дисперсии и регрессия). Квартет Анскомба (см. « Цель визуализации высокоразмерных данных?» ) Является известным примером четырех наборов данных ИксИксx - YYy с …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

Какова связь между оценщиком и оценкой?

21 estimation  terminology  estimators 

Мне было интересно, если кто-то знает или существует приложение в статистике, в котором требуется сильная согласованность оценки вместо слабой согласованности. То есть для приложения необходима строгая согласованность, и приложение не будет работать со слабой согласованностью.

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency 

контекст Многомерный гауссов часто появляется в машинном обучении, и следующие результаты используются во многих книгах и курсах по ML без дериваций. Данные даны в виде матрицы измерений , если мы предположим, что данные следуют вариативному гауссовскому распределению с параметрами mean ( ) и ковариационной матрицей ( ) Оценки максимального правдоподобия …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

Мне задали этот вопрос на днях, и я никогда не рассматривал его раньше. Моя интуиция исходит из преимуществ каждого оценщика. Максимальная вероятность, предпочтительно, когда мы уверены в процессе генерирования данных, потому что, в отличие от метода моментов, он использует знания всего распределения. Поскольку оценки MoM используют только информацию, содержащуюся в …

17 mathematical-statistics  maximum-likelihood  estimators  method-of-moments 

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