Вопросы с тегом «unbiased-estimator»

Химические анализы проб окружающей среды часто подвергаются цензуре ниже пределов отчетности или различных пределов обнаружения / количественного определения. Последние могут варьироваться, как правило, пропорционально значениям других переменных. Например, для анализа может потребоваться разведение образца с высокой концентрацией одного соединения, что приведет к пропорциональному раздуванию пределов цензуры для всех других соединений, …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

Что значит сказать, что «дисперсия является необъективной оценкой». Что означает преобразование смещенной оценки в несмещенную оценку с помощью простой формулы. Что именно делает это преобразование? Кроме того, какова практическая польза от этого преобразования? Вы конвертируете эти баллы при использовании определенного вида статистики?

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

В классической статистике есть определение, что статистика TTT набора данных определена как полная для параметра которого невозможно сформировать несмещенную оценку из нее нетривиально. То есть, единственный способ иметь для всех , чтобы иметь быть почти наверняка.y1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 Есть ли за этим интуиция? Похоже, это …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

Для меня это было шоком, когда я впервые выполнил моделирование методом Монте-Карло с нормальным распределением и обнаружил, что среднее значение стандартных отклонений от выборок, все из которых имеют размер выборки только , оказалось намного меньше чем, т. е. в среднем раз, используется для генерации населения. Тем не менее, это хорошо …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

В ситуации, когда наблюдается распределение X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n распределенное по распределению с плотностью fff , мне интересно, существует ли объективная оценка (на основе XiXiX_i ) расстояния Хеллингера до другого распределения с плотностью f0f0f_0 , а именно H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

Я читаю главу о компромиссах смещения дисперсии элементов статистического обучения, и у меня есть сомнения в формуле на стр. 29. Пусть данные возникают из такой модели, что где - случайный число с ожидаемым значением и дисперсией . Пусть ожидаемое значение ошибки модели составляет где - это предсказание нашего ученика. Согласно …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

Я использую Лассо для выбора объектов в относительно низкой размерности (n >> p). После подбора модели Лассо я хочу использовать ковариаты с ненулевыми коэффициентами, чтобы соответствовать модели без штрафа. Я делаю это, потому что хочу объективных оценок, которые Лассо не может дать мне. Я также хотел бы p-значения и доверительные …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

Для нормального распределения существует объективная оценка стандартного отклонения, определяемая как: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})} \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2} Причина, по которой этот результат не так хорошо известен, по-видимому, состоит в том, что это в значительной степени курьез, а не вопрос какого-либо большого значения . Доказательство покрыто на этой теме ; он использует ключевое свойство …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

Различные описания по выбору модели на случайные эффекты линейных смешанных моделей инструктируют использовать REML. Я знаю разницу между REML и ML на некотором уровне, но я не понимаю, почему REML следует использовать, потому что ML смещен. Например, неправильно ли проводить LRT для параметра дисперсии модели нормального распределения с использованием ML …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

Предположим, вы подходите к линейной / логистической регрессии с целью объективной оценки . Вы очень уверены, что и очень положительны по отношению к шуму в своих оценках.g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Если у вас есть общая ковариация , вы можете рассчитать или, по крайней мере, смоделировать …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

Для линейной модели решение OLS обеспечивает наилучшую линейную несмещенную оценку параметров. Конечно, мы можем обменять смещение на более низкую дисперсию, например, на регрессию гребня. Но мой вопрос касается отсутствия предвзятости. Существуют ли какие-либо другие оценщики, которые обычно используются, которые являются несмещенными, но с большей дисперсией, чем оценочные параметры OLS? Если …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

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 

Как я понимаю, в школах Великобритании учат, что стандартное отклонение определяется с использованием: в то время как школы США преподают: (на базовом уровне в любом случае). В прошлом это вызывало проблемы у моих студентов, которые искали в Интернете, но нашли неверное объяснение. Почему разница? С простыми наборами данных, скажем, 10 …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

Этот вопрос ссылается на статью Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» . В частности, в разделе 1.5 «Объяснения и предсказания различны» профессор Шмуэли пишет: При объяснительном моделировании основное внимание уделяется минимизации смещения для получения наиболее точного представления основной теории. Это озадачивало меня каждый раз, когда я читал газету. В каком смысле …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

Это продолжение, но также другой вопрос моего предыдущего . Я читал в Википедии, что « Средне-несмещенный оценщик минимизирует риск по отношению к функции потери абсолютного отклонения, как это наблюдал Лаплас ». Тем не менее, мои результаты моделирования Монте-Карло не поддерживают этот аргумент. Я предполагаю выборку из логарифмически нормального населения, , …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad