Als «blue» getaggte Fragen

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Warum unterscheiden sich die geschätzten Werte eines Best Linear Unbias Predictor (BLUP) von einem Best Linear Unbias Estimator (BLUE)?
Ich verstehe, dass der Unterschied zwischen ihnen damit zusammenhängt, ob die Gruppierungsvariable im Modell als fester oder zufälliger Effekt geschätzt wird, aber mir ist nicht klar, warum sie nicht gleich sind (wenn sie nicht gleich sind). Ich bin speziell daran interessiert, wie dies bei der Verwendung der Schätzung kleiner Flächen …
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Andere unvoreingenommene Schätzer als die BLAUE (OLS-Lösung) für lineare Modelle
Für ein lineares Modell bietet die OLS-Lösung den besten linearen unverzerrten Schätzer für die Parameter. Natürlich können wir eine Tendenz für eine geringere Varianz eintauschen, z. B. eine Kammregression. Aber meine Frage bezieht sich darauf, keine Vorurteile zu haben. Gibt es andere Schätzer, die etwas gebräuchlich sind, aber eine höhere …
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Gauß-Markov-Theorem: BLAU und OLS
Ich habe den Guass-Markov-Satz auf Wikipedia gelesen und gehofft, jemand könnte mir helfen, den Hauptpunkt des Satzes herauszufinden. Wir nehmen an, dass ein lineares Modell in Matrixform gegeben ist durch: und wir suchen nach BLAU, .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Gemäß dieser , würde ich beschriften der "Rest" …
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Welche Eigenschaften von MLE machen es wünschenswerter als OLS?
Diese Frage scheint grundlegend genug zu sein, dass ich überzeugt bin, dass sie hier irgendwo beantwortet wurde, aber ich habe sie nicht gefunden. Ich verstehe, dass, wenn die abhängige Variable in einer Regression normal verteilt ist, die maximale Wahrscheinlichkeit und die gewöhnlichen kleinsten Quadrate dieselben Parameterschätzungen ergeben. Wenn die abhängige …
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Warum ist die Abweichung für den OLS-Schätzer in Bezug auf die lineare Regression gleich Null?
Ich verstehe das Konzept des Bias-Varianz-Kompromisses. Eine nach meinem Verständnis basierende Verzerrung stellt den Fehler dar, weil ein einfacher Klassifikator (z. B. linear) verwendet wird, um eine komplexe nichtlineare Entscheidungsgrenze zu erfassen. Daher habe ich erwartet, dass der OLS-Schätzer eine hohe Verzerrung und eine geringe Varianz aufweist. Aber ich bin …
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