Als «asymptotics» getaggte Fragen

Die asymptotische Theorie untersucht die Eigenschaften von Schätzern und Teststatistiken, wenn sich die Stichprobengröße der Unendlichkeit nähert.

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Ist MLE von asymptotisch normal, wenn ?
Angenommen, hat das PDF(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 Die Dichte der Stichprobe die aus dieser Population gezogen wird, ist daher(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0gθ(x,y)=∏i=1nfθ(xi,yi)=exp⁡[−∑i=1n(xiθ+θyi)]1x1,…,xn,y1,…,yn>0=exp⁡[−nx¯θ−θny¯]1x(1),y(1)>0,θ>0\begin{align} g_{\theta}(\mathbf x,\mathbf y)&=\prod_{i=1}^n f_{\theta}(x_i,y_i) \\&=\exp\left[{-\sum_{i=1}^n\left(\frac{x_i}{\theta}+\theta y_i\right)}\right]\mathbf1_{x_1,\ldots,x_n,y_1,\ldots,y_n>0} \\&=\exp\left[-\frac{n\bar x}{\theta}-\theta n\bar y\right]\mathbf1_{x_{(1)},y_{(1)}>0}\quad,\,\theta>0 \end{align} Der Maximum-Likelihood-Schätzer von θθ\theta kann abgeleitet werden als θ^(X,Y)=X¯¯¯¯Y¯¯¯¯−−−√θ^(X,Y)=X¯Y¯\hat\theta(\mathbf X,\mathbf Y)=\sqrt\frac{\overline X}{\overline Y} Ich möchte wissen, …

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Wie erklärt man einem Laien, was ein unvoreingenommener Schätzer ist?
Angenommen, ist ein unvoreingenommener Schätzer für . Dann ist natürlich . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Wie erklärt man das einem Laien? In der Vergangenheit habe ich gesagt , dass Sie eine bessere Annäherung an erhalten, wenn Sie eine Reihe von Werten von , wenn die Stichprobengröße größer …

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Mathematische Definition von Infill Asymptotics
Ich schreibe eine Arbeit, in der Infill-Asymptotik verwendet wird, und einer meiner Gutachter hat mich gebeten, eine strenge mathematische Definition der Infill-Asymptotik (dh mit mathematischen Symbolen und Notation) anzugeben. Ich kann anscheinend keine in der Literatur finden und hoffte, jemand könnte mich entweder in die Richtung einiger weisen oder mir …

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Wie nähert sich Pearsons Chi-Quadrat-Statistik einer Chi-Quadrat-Verteilung an?
Wenn also Pearsons Chi-Quadrat-Statistik für eine Tabelle angegeben wird, lautet ihre Form:1 × N.1×N1 \times N ∑i = 1n( O.ich- E.ich)2E.ich∑i=1n(Oi−Ei)2Ei\sum_{i=1}^n\frac{(O_i - E_i)^2}{E_i} Dann entspricht dies ungefähr , der Chi-Quadrat-Verteilung mit n - 1 Freiheitsgraden, wenn die Stichprobengröße N größer wird. χ2n - 1χn−12\chi_{n-1}^2n - 1n−1n-1N.NN Was ich nicht verstehe, …

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Können MCMC-Iterationen nach dem Einbrennen zur Dichteschätzung verwendet werden?
Können wir nach dem Einbrennen die MCMC-Iterationen direkt zur Dichteschätzung verwenden, z. B. durch Zeichnen eines Histogramms oder zur Schätzung der Kerneldichte? Ich mache mir Sorgen, dass die MCMC-Iterationen nicht unbedingt unabhängig sind, obwohl sie höchstens identisch verteilt sind. Was ist, wenn wir die MCMC-Iterationen weiter ausdünnen? Ich mache mir …

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Dichte von Robotern, die zufällige Schritte in einem unendlichen zufälligen geometrischen Diagramm ausführen
Betrachten Sie einen unendlichen zufälligen geometrischen Graphen, in dem die Knotenpositionen einem Poisson-Punkt-Prozess mit der Dichte folgen und Kanten zwischen den Knoten platziert werden, die näher als d sind . Daher folgt die Länge der Kanten dem folgenden PDF:ρρ\rhoddd f( l ) = { 2 ld2l ≤ d0l > df(l)={2ld2l≤d0l>d …

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Asymptotische Verteilung von Multinomial
Ich suche nach der begrenzten Verteilung der multinomialen Verteilung über d Ergebnisse. IE, die Verteilung der folgenden limn→∞n−12Xnlimn→∞n−12Xn\lim_{n\to \infty} n^{-\frac{1}{2}} \mathbf{X_n} Wobei XnXn\mathbf{X_n} eine Vektorwert-Zufallsvariable mit der Dichte fn(x)fn(x)f_n(\mathbf{x}) für xx\mathbf{x} so dass ∑ixi=n∑ixi=n\sum_i x_i=n , xi∈Z,xi≥0xi∈Z,xi≥0x_i\in \mathbb{Z}, x_i\ge 0 und 0 für alle anderen xx\mathbf{x} , wobei fn(x)=n!∏i=1dpxiixi!fn(x)=n!∏i=1dpixixi!f_{n}(\mathbf{x})=n!\prod_{i=1}^d\frac{p_i^{x_i}}{x_i!} Ich …

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Was ist die asymptotische Kovarianzmatrix?
Stimmt es, dass die asymptotische Kovarianzmatrix gleich der Kovarianzmatrix der Parameterschätzungen ist? Wenn nicht, was ist das? Und was ist in diesem Fall der Unterschied zwischen der Kovarianzmatrix und der asymptotischen Kovarianzmatrix? Danke im Voraus!


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Asymptotische Normalität der Ordnungsstatistik von Schwerschwanzverteilungen
Hintergrund: Ich habe ein Beispiel, das ich mit einer starken Schwanzverteilung modellieren möchte. Ich habe einige Extremwerte, so dass die Verbreitung der Beobachtungen relativ groß ist. Meine Idee war es, dies mit einer verallgemeinerten Pareto-Verteilung zu modellieren, und das habe ich auch getan. Jetzt ist das 0,975-Quantil meiner empirischen Daten …


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Beispiel für CLT, wenn keine Momente vorhanden sind
Betrachten Sie Xn=⎧⎩⎨1−12kw.p. (1−2−n)/2w.p. (1−2−n)/2w.p. 2−k for k>nXn={1w.p. (1−2−n)/2−1w.p. (1−2−n)/22kw.p. 2−k for k>nX_n = \begin{cases} 1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ -1 & \text{w.p. } (1 - 2^{-n})/2\\ 2^k & \text{w.p. } 2^{-k} \text{ for } k > n\\ \end{cases} Ich muss zeigen, dass, obwohl dies unendlich viele Momente …

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Wann implizieren
Die Frage: X.n→dX.Xn→dXX_n\stackrel{d}{\rightarrow}X und Y.n→dY.⟹?X.n+ Y.n→dX.+ Y.Yn→dY⟹?Xn+Yn→dX+YY_n\stackrel{d}{\rightarrow}Y \stackrel{?}{\implies} X_n+Y_n\stackrel{d}{\rightarrow}X+Y Ich weiß, dass dies im Allgemeinen nicht gilt; Der Satz von Slutsky gilt nur, wenn eine oder beide Konvergenzen wahrscheinlich sind. Gibt es jedoch Fälle, in denen dies der Fall ist ? Zum Beispiel, wenn die Sequenzen X.nXnX_n und Y.nYnY_n unabhängig …

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Was sind die jüngsten Arbeiten und Forschungsbereiche im Bereich der asymptotischen Inferenz (Theorie großer Stichproben)?
Was sind einige aktuelle bedeutende theoretische Arbeiten, die auf dem Gebiet der asymptotischen Inferenz / Theorie großer Stichproben durchgeführt wurden? Was ist der aktuelle Forschungsumfang in diesem Bereich? Gibt es ein offenes Problem oder bestimmte Bereiche, in denen sich die Theorie in jüngster Zeit entwickelt? Oder ist es ein totes …

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Praktische Nützlichkeit der punktweisen Konvergenz ohne einheitliche Konvergenz
Motivation Leeb & Pötscher (2005) schreiben im Zusammenhang mit der Inferenz nach der Modellauswahl : Obwohl seit langem bekannt ist, dass die Einheitlichkeit (zumindest lokal) der Parameter ein wichtiges Thema bei der asymptotischen Analyse ist, wurde diese Lektion in der täglichen Praxis der ökonometrischen und statistischen Theorie oft vergessen, wo …

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