Als «estimation» getaggte Fragen

Sei X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1, X_2, . . . , X_n sind Zufallsvariablen mit pdf fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)fX(x∣θ)=θ(1+x)−(1+θ)I(0,∞)(x)f_X(x\mid\theta) =\theta(1 +x)^{−(1+\theta)}I_{(0,\infty)}(x) wobei θ>0θ>0\theta >0 . Geben Sie den UMVUE von 1θ1θ\frac{1}{\theta} und berechne seine Varianz Ich habe zwei solcher Methoden für erhaltene UMVUEs gelernt: Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) Lehmann-Scheffe davon Ich werde dies mit dem ersteren …

10 self-study  estimation  inference  exponential-family  umvue 

Gibt es einen bestimmten Grund, warum Sie die Kernel-Dichteschätzung der parametrischen Schätzung vorziehen? Ich habe gelernt, die Verteilung an meine Daten anzupassen. Diese Frage kam zu mir. Meine Datengröße ist mit 7500 Datenpunkten relativ groß. Auto Ansprüche. Mein Ziel ist es, es an eine Verteilung anzupassen (nichtparametrisch oder parametrisch). Verwenden …

10 estimation  nonparametric  kernel-smoothing  parametric 

Mir wurde beigebracht, dass wir nach Stichproben aus einer Population eine Parameterschätzung in Form eines Konfidenzintervalls erstellen können. Zum Beispiel sollten 95% -Konfidenzintervalle ohne verletzte Annahmen eine Erfolgsrate von 95% aufweisen, wenn sie den wahren Parameter enthalten, den wir in der Grundgesamtheit schätzen. Dh Erstellen Sie eine Punktschätzung aus einer …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

Angenommen, Sie hatten ein außerirdisches Jahr mit einer unbekannten Länge N. Wenn Sie eine zufällige Stichprobe dieser Außerirdischen haben und einige von ihnen Geburtstage teilen, können Sie diese Daten verwenden, um die Länge des Jahres zu schätzen? In einer Stichprobe von 100 könnten Sie beispielsweise zwei Drillinge (dh zwei Geburtstage, …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit softmaxFunktion auf der letzten Ebene vorhersagen . Somit kann ich …

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 

Die Anzahl der Unfälle pro Tag ist eine Poisson-Zufallsvariable mit dem Parameter . An 10 zufällig ausgewählten Tagen wurde die Anzahl der Unfälle mit 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1 beobachtet ein unvoreingenommener Schätzer von ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Ich habe versucht, dies auf folgende Weise zu versuchen: Wir wissen, dass , aber . Was wird dann der …

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

Betrachten Sie den quadratischen Verlust , wobei vorher gegeben ist, wobei . Sei die Wahrscheinlichkeit. Finden Sie den Bayes-Schätzer .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi Betrachten Sie den gewichteten quadratischen Verlust wobei mit dem vorherigen . Sei die Wahrscheinlichkeit. Finden Sie den Bayes-Schätzer .Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 Vergleiche undδπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 Zuerst bemerkte ich, dass …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

Ein Lehrer an meiner Universität stellte eine solche Frage (nicht für Hausaufgaben, da der Unterricht beendet ist und ich nicht dabei war). Ich kann nicht herausfinden, wie ich es angehen soll. Die Frage betrifft 2 Beutel mit jeweils verschiedenen Obstsorten: Der erste Beutel enthält die folgenden zufällig ausgewählten Früchte: + …

9 regression  estimation 

Ich lese gerade Pearl's Stück (Pearl, 2009, 2. Auflage) über Kausalität und den Kampf, um den Zusammenhang zwischen der nichtparametrischen Identifizierung eines Modells und der tatsächlichen Schätzung herzustellen. Leider schweigt Pearl selbst zu diesem Thema sehr. Als Beispiel habe ich ein einfaches Modell mit einem Kausalpfad und einem Confounder im …

9 estimation  references  causality 

Ich bin ziemlich neu in der Statistik (eine Handvoll Uni-Kurse für Anfänger) und habe mich über Stichproben aus unbekannten Distributionen gewundert. Wenn Sie keine Ahnung von der zugrunde liegenden Verteilung haben, gibt es eine Möglichkeit, zu "garantieren", dass Sie eine repräsentative Stichprobe erhalten? Beispiel zur Veranschaulichung: Angenommen, Sie versuchen, die …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

Nehmen wir an, ich habe N Bälle in einer Tasche. Bei meinem ersten Zug markiere ich den Ball und setze ihn wieder in die Tasche. Wenn ich bei meiner zweiten Ziehung einen markierten Ball aufhebe, lege ich ihn wieder in die Tasche. Wenn ich jedoch einen nicht markierten Ball aufhebe, …

9 probability  estimation  population  combinatorics  capture-mark-recapture 

Wenn wir eine glmFunktion in R verwenden, wird standardmäßig die iterativ neu gewichtete Methode der kleinsten Quadrate (IWLS) verwendet, um die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung der Parameter zu ermitteln. Jetzt habe ich zwei Fragen. Garantieren IWLS-Schätzungen das globale Maximum der Wahrscheinlichkeitsfunktion? Basierend auf der letzten Folie in dieser Präsentation denke ich, dass …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

Ich habe über MLE als Methode zur Erzeugung einer angepassten Verteilung gelesen. Ich bin auf eine Aussage gestoßen, die besagt, dass Schätzungen der maximalen Wahrscheinlichkeit "ungefähre Normalverteilungen haben". Bedeutet dies, dass die Modelle, die ich erhalte, normal verteilt werden, wenn ich MLE wiederholt auf meine Daten und die Verteilungsfamilie anwende, …

9 normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

Ich studiere verschiedene Punktschätzungsmethoden und lese, dass bei Verwendung von MAP- und ML-Schätzungen, wenn wir einen "einheitlichen Prior" verwenden, die Schätzungen identisch sind. Kann jemand erklären, was ein "einheitlicher" Prior ist, und einige (einfache) Beispiele dafür geben, wann die MAP- und ML-Schätzer gleich wären?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Die Population r-square kann unter der Annahme fester oder zufälliger Bewertungen definiert werden:ρ2ρ2\rho^2 Feste Punktzahlen: Die Stichprobengröße und die besonderen Werte der Prädiktoren werden festgehalten. Somit ist der Anteil der Varianz, der im Ergebnis durch die Populationsregressionsgleichung erklärt wird, wenn die Prädiktorwerte konstant gehalten werden.ρ2fρf2\rho^2_f Zufällige Bewertungen: Die bestimmten Werte …

9 regression  estimation  r-squared