Вопросы с тегом «unbiased-estimator»

База данных (население, площадь, форма) может быть использована для отображения плотности населения путем назначения постоянной величины населения / площади для каждой фигуры (которая является многоугольником, таким как блок переписи, участок, округ, штат и т. Д.). Однако популяции обычно не равномерно распределены по своим полигонам. Дасиметрическое отображение - это процесс уточнения …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

Теорема Гаусса-Маркова говорит нам, что оценка OLS является наилучшей линейной несмещенной оценкой для модели линейной регрессии. Но предположим, что меня не волнует линейность и непредвзятость. Тогда есть ли какая-либо другая (возможно, нелинейная / смещенная) оценка для модели линейной регрессии, которая наиболее эффективна в предположениях Гаусса-Маркова или в некотором другом общем …

14 regression  unbiased-estimator 

Я пытаюсь получить интуитивное понимание и почувствовать разницу и практическое различие между термином последовательный и асимптотически беспристрастный. Я знаю их математические / статистические определения, но я ищу что-то интуитивное. Мне, глядя на их индивидуальные определения, они кажутся почти одинаковыми. Я понимаю, что разница должна быть тонкой, но я просто не …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

Я работаю над некоторыми синтетическими данными для модели Error In Variable для некоторых исследований. В настоящее время у меня есть одна независимая переменная, и я предполагаю, что знаю дисперсию для истинного значения зависимой переменной. Таким образом, с помощью этой информации я могу получить объективную оценку для коэффициента зависимой переменной. Модель: …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

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} ?

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Предположим, что X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) и Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Простая оценка где и являются примерами средних значений и , например, смещена (хотя и непротиворечива). Это имеет тенденцию к недоразвитию .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz Я не могу думать о непредвзятой оценке для . Один существует?zzz Спасибо за …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Предположим, что у нас есть (измеримое и соответственно хорошо себя ведущее) множество , где компактно. Кроме того, предположим, что мы можем извлечь образцы из равномерного распределения по относительно меры Лебега и что мы знаем меру . Например, возможно представляет собой коробку , содержащий .S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS Для фиксированного , существует …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

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 …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи потенциальных предикторов, будет выбрано лишь немногие, и для избранных будет …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

Я читаю теоретическую статью Дуга Бейтса о пакете lme4 в R, чтобы лучше понять суть смешанных моделей, и натолкнулся на интригующий результат, который я хотел бы лучше понять, об использовании ограниченного максимального правдоподобия (REML) для оценки дисперсии , В разделе 3.3, посвященном критерию REML, он утверждает, что использование REML при …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

Рассмотрим модель AR ( ) (предполагая нулевое среднее значение для простоты):ппp ИксT= φ1Икст - 1+ … + ΦпИкст - р+ εTИксTзнак равноφ1ИксT-1+...+φпИксT-п+εT x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оценщик OLS (эквивалентный условному максимального правдоподобия) для является предвзятым, как отмечалось в недавнем потоке .φ : = …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

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 …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

Я хочу оценить среднее значение функции f, т. где и - независимые случайные величины. У меня есть образцы f, но не iid: есть образцы для и для каждого есть выборки из :X Y Y 1 , Y 2 , … Y n Y i n i X X i , …

10 variance  unbiased-estimator  estimators 

Предположим, у нас есть доступ к выборкам iid из распределения с истинным (неизвестным) средним и дисперсией , и мы хотим оценить .μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Как мы можем построить объективную, всегда положительную оценку этой величины? Взяв квадрат выборки, среднее значение смещено и будет переоценивать количество, особенно если близко к 0 …

10 mean  unbiased-estimator