Вопросы с тегом «estimators»

Правило для вычисления оценки заданного количества на основе наблюдаемых данных [Википедия].

1
Как можно показать, что не существует несмещенной оценки
Предположим, что X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} являются случайными переменными, которые следуют за распределением Пуассона со средним λλ \lambda . Как я могу доказать, что нет объективной оценки количества 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda} ?

1
В чем разница между асимптотической непредвзятостью и последовательностью?
Означает ли каждый другой? Если нет, то подразумевает ли одно другое? Почему, почему нет? Эта проблема возникла в ответ на комментарий к ответу, который я разместил здесь . Хотя поиск по релевантным терминам в Google не дал ничего, что казалось бы особенно полезным, я заметил ответ на математическом стеке. Однако …

3
Почему OLS-оценка коэффициента AR (1) смещена?
Я пытаюсь понять, почему OLS дает необъективную оценку процесса AR (1). Рассмотрим В этой модели строгая экзогенность нарушается, т. е. и коррелируют, а и не коррелированы. Но если это правда, то почему следующий простой вывод не выполняется? утεтут-1εтPlim βytϵt=α+βyt−1+ϵt,∼iidN(0,1).yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= \alpha + \beta y_{t-1} + \epsilon_{t}, \\ \epsilon_{t} …

2
Почему оценщик считается случайной величиной?
Мое понимание того, что такое оценщик и оценка: Оценщик: правило для вычисления оценки. Оценка: значение, рассчитанное на основе набора данных, основанного на оценщике. Между этими двумя терминами, если меня попросят указать случайную переменную, я бы сказал, что оценка является случайной величиной, поскольку ее значение будет меняться случайным образом в зависимости …

4
Как объяснить беспристрастную оценку непрофессионалу?
Предположим, что является объективной оценкой для . Тогда, конечно, . ; & thetasE[ & thetas ; |thetas]=thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Как можно объяснить это непрофессионалу? В прошлом я говорил, что если вы усредняете набор значений , а размер выборки увеличивается, вы получаете лучшее приближение . ; & thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta Для …

2
Является ли смещение свойством оценщика или конкретных оценок?
В качестве примера я часто встречаю студентов, которые знают, что Observed является предвзятой оценкой численности населения R 2 . Затем, при написании своих отчетов, они говорят что-то вроде:р2р2R^2R2R2R^2 «Я рассчитал Observed и Скорректированный R 2 , и они были довольно похожи, предполагая лишь небольшое смещение в полученном нами значении Observed …


2
Улучшение минимальной оценки
Предположим , что у меня есть положительные параметры для оценки и их соответствующие непредвзятые оценки , полученные с помощью оценок , то есть , и так далее.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 Я хотел бы оценить используя оценки. Очевидно, что наивный оценщик смещен ниже как min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n)min(μ1^,μ2^,...,μn^)min(μ1^,μ2^,...,μn^)\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm E[\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})]\leq \mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) Предположим, что у меня также …
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.