Вопросы с тегом «unbiased-estimator»

Пусть X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n - случайная выборка из распределения Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) для 0&lt;θ&lt;10&lt;θ&lt;10<\theta<1 . То есть, pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)pθ(x)=θ(1−θ)x−1I{1,2,...}(x)p_{\theta}(x)=\theta(1-\theta)^{x-1} I_{\{1,2,...\}}(x) Найти несмещенную оценку с минимальной дисперсией для g(θ)=1θg(θ)=1θg(\theta)=\frac{1}{\theta} Моя попытка: Поскольку геометрическое распределение принадлежит экспоненциальному семейству, статистика ∑Xi∑Xi\sum X_i является полной и достаточной для θθ \theta . Кроме того, если T(X)=X1T(X)=X1T(X)=X_1 является оценкой …

10 probability  self-study  estimation  unbiased-estimator  exponential-family 

Я хотел бы понять несколько фактов о максимальных вероятностных оценках (MLE) для логистических регрессий. Правда ли, что в целом MLE для логистической регрессии является предвзятой? Я бы сказал "да". Я знаю, например, что размер выборки связан с асимптотическим смещением MLE. Знаете ли вы какие-нибудь элементарные примеры этого явления? Если MLE …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

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 …

9 unbiased-estimator  estimators  minimum 

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