Als «estimation» getaggte Fragen

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Maximum-Likelihood-Schätzer für eine abgeschnittene Verteilung
Man betrachte unabhängige Stichproben die aus einer Zufallsvariablen , von der angenommen wird, dass sie einer abgeschnittenen Verteilung (z. B. einer abgeschnittenen Normalverteilung ) bekannter (endlicher) Minimal- und Maximalwerte und aber unbekannter Parameter und folgen . Wenn einer nicht abgeschnittenen Verteilung folgt, wären die Maximum-Likelihood-Schätzer und für und aus der …
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Interne versus externe Kreuzvalidierung und Modellauswahl
Mein Verständnis ist, dass wir mit Kreuzvalidierung und Modellauswahl versuchen, zwei Dinge anzusprechen: P1 . Schätzen Sie den zu erwartenden Bevölkerungsverlust beim Training mit unserer Stichprobe P2 . Messen Sie und berichten Sie unsere Unsicherheit dieser Schätzung (Varianz, Konfidenzintervalle, Verzerrung, etc.) Es scheint üblich zu sein, wiederholte Kreuzvalidierungen durchzuführen, da …
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Zeitverzerrungsschätzer der logarithmischen Normalverteilung
Ich mache ein numerisches Experiment, das darin besteht, eine logarithmische Normalverteilung und die Momente mit zwei Methoden zu schätzen :X∼LN(μ,σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Betrachtet man den Stichprobenmittelwert von XnXnX^n Schätzen von μμ\mu und σ2σ2\sigma^2 unter Verwendung der Beispielmittel für Log( X) , log2( X)Log⁡(X),Log2⁡(X)\log(X), \log^2(X) und dann unter Verwendung der …
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Wie kann man abschätzen, wie viele Personen an einer Veranstaltung teilgenommen haben (z. B. an einer politischen Versammlung)?
Ein Student fragte mich heute: "Woher wissen sie, wie viele Menschen an einer Großgruppenveranstaltung teilgenommen haben, zum Beispiel an der Stewart / Colbert 'Rallye zur Wiederherstellung der Gesundheit' in Washington DC?" Nachrichtenagenturen geben Schätzungen in zehntausenden von Fällen an, aber mit welchen Methoden werden diese Schätzungen ermittelt, und wie zuverlässig …
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Schätzung der Parameter der Studentschen t-Verteilung
Was sind die Maximum-Likelihood-Schätzer für die Parameter der Student-t-Verteilung? Existieren sie in geschlossener Form? Eine schnelle Google-Suche ergab keine Ergebnisse. Heute interessiert mich der univariate Fall, aber wahrscheinlich muss ich das Modell auf mehrere Dimensionen erweitern. EDIT: Mich interessieren eigentlich vor allem die Standort- und Skalenparameter. Im Moment kann ich …
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Wie kann die Wahrscheinlichkeitsfunktion für die Binomialverteilung für die Parameterschätzung abgeleitet werden?
Gemäß Miller und Freund's Probability and Statistics for Engineers, 8ed (S. 217-218), wird die Wahrscheinlichkeitsfunktion zur Maximierung der Binomialverteilung (Bernoulli-Versuche) als angegeben L ( p ) = ∏ni = 1pxich( 1 - p )1 - xichL(p)=∏ich=1npxich(1-p)1-xichL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Wie kommt man zu dieser Gleichung? Was die anderen Distributionen Poisson und …
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Sind inkonsistente Schätzer jemals vorzuziehen?
Konsistenz ist offensichtlich ein natürlicher und wichtiger Eigenschaftsschätzer, aber gibt es Situationen, in denen es besser ist, einen inkonsistenten Schätzer als einen konsistenten zu verwenden? Gibt es Beispiele für einen inkonsistenten Schätzer, der einen vernünftigen konsistenten Schätzer für alle endlichen (in Bezug auf eine geeignete Verlustfunktion) übertrifft ?nnn
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Unvoreingenommene Schätzung der Kovarianzmatrix für mehrfach zensierte Daten
Chemische Analysen von Umweltproben werden im Folgenden häufig an Meldegrenzen oder verschiedenen Nachweis- / Bestimmungsgrenzen zensiert. Letztere können variieren, normalerweise proportional zu den Werten anderer Variablen. Beispielsweise muss möglicherweise eine Probe mit einer hohen Konzentration einer Verbindung zur Analyse verdünnt werden, was zu einem proportionalen Aufpumpen der Zensurgrenzwerte für alle …
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Wie projiziert man einen neuen Vektor auf den PCA-Raum?
Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren können. Sollen die Hauptkomponenten in dieser Matrix in Zeilen oder Spalten angeordnet …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Was sind die korrekten Werte für Präzision und Rückruf in Randfällen?
Präzision ist definiert als: p = true positives / (true positives + false positives) Ist es richtig, dass sich die Genauigkeit 1 nähert true positivesund false positivessich 0 nähert? Gleiche Frage zum Rückruf: r = true positives / (true positives + false negatives) Ich führe derzeit einen statistischen Test durch, …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Warum wird der James-Stein-Schätzer "Schrumpfungsschätzer" genannt?
Ich habe über den James-Stein-Schätzer gelesen. In diesen Anmerkungen wird definiert als θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X Ich habe den Beweis gelesen, verstehe aber die folgende Aussage nicht: Geometrisch schrumpft der James-Stein-Schätzer jede Komponente von zum Ursprung ...XXX Was bedeutet "Verkleinert jede Komponente von zum Ursprung" genau? Ich dachte an etwas …
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