Als «estimation» getaggte Fragen

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Was ist die Intuition hinter austauschbaren Proben unter der Nullhypothese?
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Abschätzung der Kovarianz-Posterior-Verteilung eines multivariaten Gaußschen
Ich muss die Verteilung eines bivariaten Gaußschen mit wenigen Stichproben "lernen", aber eine gute Hypothese zur vorherigen Verteilung, also möchte ich den Bayes'schen Ansatz verwenden. Ich habe meinen Prior definiert: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} …
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Schätzparameter einer Normalverteilung: Median statt Mittelwert?
Der übliche Ansatz zur Schätzung der Parameter einer Normalverteilung besteht darin, den Mittelwert und die Standardabweichung / Varianz der Stichprobe zu verwenden. Wenn es jedoch einige Ausreißer gibt, sollten der Median und die mediane Abweichung vom Median viel robuster sein, oder? Bei einigen Datensätzen, die ich ausprobiert habe, scheint die …
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Fläche unter dem "pdf" in der Kerndichteschätzung in R
Ich versuche, die ' Dichte' -Funktion in R zu verwenden, um Kernel-Dichteschätzungen durchzuführen. Ich habe einige Schwierigkeiten, die Ergebnisse zu interpretieren und verschiedene Datensätze zu vergleichen, da die Fläche unter der Kurve nicht unbedingt 1 zu sein scheint. Für jede Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) müssen wir die Fläche . Ich gehe davon …
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James-Stein-Schrumpfung in freier Wildbahn?
Ich bin von der Idee der James-Stein-Schrumpfung angetan (dh dass eine nichtlineare Funktion einer einzelnen Beobachtung eines Vektors möglicherweise unabhängiger Normalen ein besserer Schätzer für die Mittelwerte der Zufallsvariablen sein kann, wobei "besser" durch Quadratfehler gemessen wird ). Ich habe es jedoch noch nie in der angewandten Arbeit gesehen. Klar …
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Kann der empirische Hessische Wert eines M-Schätzers unbestimmt sein?
Jeffrey Wooldridge sagt in seiner ökonometrischen Analyse von Querschnitts- und Paneldaten (Seite 357), dass der empirische Hessische Wert "für die bestimmte Stichprobe, mit der wir arbeiten, nicht garantiert positiv oder sogar positiv semidefinit ist". Dies erscheint mir falsch, da (abgesehen von numerischen Problemen) der Hessische Wert aufgrund der Definition des …
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So halten Sie zeitinvariante Variablen in einem Modell mit festen Effekten
Ich habe Daten über die Angestellten eines großen italienischen Unternehmens über zehn Jahre und möchte sehen, wie sich das geschlechtsspezifische Gefälle zwischen Männern und Frauen im Laufe der Zeit verändert hat. Zu diesem Zweck laufen I OLS gepoolt: yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it} = X'_{it}\beta + \delta {\rm male}_i + \sum^{10}_{t=1}\gamma_t d_t + …
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Wie wählt man bei der Bayes'schen Parameterschätzung vor
Ich kenne 3 Methoden zur Parameterschätzung, ML, MAP und Bayes Ansatz. Und für den MAP- und Bayes-Ansatz müssen wir Prioritäten für die Parameter festlegen, richtig? Angenommen, ich habe dieses Modell , in dem α , β Parameter sind. Um die Schätzung unter Verwendung von MAP oder Bayes durchzuführen, habe ich …
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Was ist "Zielgerichtete maximale Wahrscheinlichkeitserwartung"?
Ich versuche einige Artikel von Mark van der Laan zu verstehen. Er ist ein theoretischer Statistiker in Berkeley, der an Problemen arbeitet, die sich erheblich mit maschinellem Lernen überschneiden. Ein Problem für mich (neben der tiefen Mathematik) ist, dass er häufig bekannte Ansätze des maschinellen Lernens mit einer völlig anderen …
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Warum brauchen wir einen Schätzer, um konsistent zu sein?
Ich denke, ich habe die mathematische Definition eines konsistenten Schätzers bereits verstanden. Korrigiere mich, wenn ich falsch liege: WnWnW_n ist ein konsistenter Schätzer für wennθθ\theta∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0, \quad \forall\theta \in \Theta Wo ist ΘΘ\Theta der parametrische Raum. Aber ich möchte verstehen, dass ein Schätzer …
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Verwenden wir jemals die Maximum-Likelihood-Schätzung?
Ich frage mich, ob die Maximum-Likelihood-Schätzung jemals in der Statistik verwendet wurde. Wir lernen das Konzept, aber ich frage mich, wann es tatsächlich verwendet wird. Wenn wir die Verteilung der Daten annehmen, finden wir zwei Parameter, einen für den Mittelwert und einen für die Varianz, aber verwenden Sie sie tatsächlich …
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Bei welchen Modellen fällt die Vorspannung von MLE schneller als die Varianz?
θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn Sie ‖ θ - θ * ‖ ∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO ( 1 / √n )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n)‖E θ -θ*‖∥Eθ^−θ∗∥\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert‖E θ - θ ‖∥Eθ^−θ^∥\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/ √n )O(1/n−−√)O(1/\sqrt{n}) Ich interessiere mich für Modelle mit einer Abweichung , die schneller als schrumpft, bei der der Fehler jedoch nicht …
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Jeffreys Prior für mehrere Parameter
In bestimmten Fällen wird der Jeffreys-Prior für ein vollständiges mehrdimensionales Modell im Allgemeinen als unzureichend angesehen. Dies ist beispielsweise der Fall in: (wobei , mit und unbekannt) in dem vor dem folgenden (in vollen Jeffreys vor bevorzugt wird ): wobei der Jeffreys-Prior ist, der erhalten wird, wenn festgehalten wird (und …
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Schätzung von n im Problem des Kuponsammlers
In einer Variation des Problems des Gutscheinsammlers kennen Sie die Anzahl der Gutscheine nicht und müssen diese anhand von Daten ermitteln. Ich werde dies als das Fortune-Cookie-Problem bezeichnen: Bei einer unbekannten Anzahl unterschiedlicher Glückskeksnachrichten nnn schätzen Sie nnn indem Sie die Cookies einzeln abtasten und zählen, wie oft jedes Glück …
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