«asymptotics» 태그된 질문

통계에서 대부분의 점근 적 결과는 로 추정기 (예 : MLE)가 우도 함수의 2 차 테일러 확장을 기반으로 정규 분포로 수렴 함을 증명 합니다. 나는 베이지안 문학에서도 비슷한 결과가 있다고 생각한다. "베이지 아 중앙 제한 정리"는 후부가 와 같이 으로 수렴 함을 보여준다n→∞n→∞n \rightarrow \inftyn→∞n→∞n \rightarrow \infty 내 질문은-테일러 시리즈의 세 …

14 mathematical-statistics  asymptotics  saddlepoint-approximation 

REML에 대한 베이지안 해석이 가능합니까? 내 직감에 따르면 REML은 소위 경험적 베이 즈 추정 절차와 강력하게 유사하며 어떤 종류의 점근 적 동등성 (일부 적절한 선례에서)이 입증되었는지 궁금합니다. 예를 들어 경험적 베이와 REML은 모두 성가신 매개 변수에 직면 한 '손상된'추정 접근법처럼 보입니다 . 주로이 질문으로 찾는 것은 이러한 종류의 논증이 가져 …

14 bayesian  asymptotics  reml 

나는 일관성 있고 무증상이라는 용어 사이의 차이점과 실제적인 차이에 대해 직관적 인 이해와 느낌을 얻으려고 노력하고 있습니다. 나는 그들의 수학적 / 통계적 정의를 알고 있지만 직관적 인 것을 찾고 있습니다. 나에게 그들의 개별 정의를 보면 거의 같은 것 같습니다. 나는 그 차이가 미묘해야한다는 것을 알고 있지만 나는 그것을 보지 못한다. …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

윌 콕슨이 순위 테스트는 서명의 그것은 점근 상대 효율 (ARE) 것으로 잘 알려져있다 학생에 비해 t -test, 데이터는 정규 분포를 인구에서 도출되는 경우. 이것은 기본 1 샘플 테스트와 2 개의 독립적 인 샘플 (Wilcoxon-Mann-Whitney U)의 변형 모두에 해당됩니다. 또한 정상 데이터의 경우 ANOVA F 테스트와 비교 한 Kruskal-Wallis 테스트의 ARE입니다 …

13 nonparametric  wilcoxon-mann-whitney  asymptotics  efficiency  wilcoxon-signed-rank 

이 질문이 "너무 일반적인 것"으로 표시되지 않기를 바라며, 모든 혜택을 얻는 토론이 시작되기를 바랍니다. 통계에서 우리는 큰 표본 이론을 배우는 데 많은 시간을 소비합니다. 우리는 무증상 편향, 무증상 효율성, 점근 분포 등을 포함한 평가자의 점근 적 특성 평가에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 점근선이라는 단어는 라는 가정과 밀접한 관련이 있습니다.n→∞n→∞n \rightarrow …

13 sample  asymptotics 

이 질문은 이것에 의해 동기가 부여 됩니다 . 나는 두 가지 출처를 찾았으며 이것이 내가 찾은 것입니다. A. van der Vaart, 증상 통계 : 프로파일 가능성을 명시 적으로 계산하는 것은 거의 불가능하지만 수치 평가는 종종 가능합니다. 그러면 프로파일 우도는 우도 함수의 차원을 감소시키는 역할을 할 수있다. 프로파일 우도 함수는 종종 …

13 estimation  maximum-likelihood  likelihood  asymptotics  profile-likelihood 

전제 : 이것은 어리석은 질문 일 수 있습니다. MLE 점근 적 특성에 대한 진술 만 알고 있지만 증거를 연구 한 적이 없습니다. 내가했다면 아마도이 질문을하지 않을 수도 있고, 또는 나는이 질문이 이해가되지 않는다는 것을 깨달을 것입니다 ... 그래서 나에게 쉽게 가십시오 :) 나는 종종 모델 파라미터의 MLE 추정기가 무의식적으로 정상적이고 …

13 maximum-likelihood  model  asymptotics 

보자 {Xn}n≥1{Xn}n≥1\{X_n\}_{n\geq 1} 확률 변수 일 수 시퀀스 Xn→aXn→aX_n \to a 확률에서 a&gt;0a&gt;0a>0 고정 상수이다. 나는 다음을 보여 주려고 노력하고있다 : Xn−−−√→a−−√Xn→a\sqrt{X_n} \to \sqrt{a} 와 aXn→1aXn→1\frac{a}{X_n}\to 1 둘 다 확률입니다. 나는 나의 논리가 건전한 지보기 위해 왔습니다. 여기 내 작품이 있습니다 시도 첫 번째 부분은 |Xn−−−√−a−−√|&lt;ϵ⟸|Xn−a|&lt;ϵ|Xn−−−√+a−−√|=ϵ|(Xn−−−√−sqrta)+2a−−√||Xn−a|&lt;ϵ⟸|Xn−a|&lt;ϵ|Xn+a|=ϵ|(Xn−sqrta)+2a||\sqrt{X_n}-\sqrt{a}|<\epsilon \impliedby |X_n-a|<\epsilon|\sqrt{X_n}+\sqrt{a}|=\epsilon|(\sqrt{X_n}-sqrt{a})+2\sqrt{a}| ≤ϵ|Xn−−−√−a−−√|+2ϵa−−√&lt;ϵ2+2ϵa−−√≤ϵ|Xn−a|+2ϵa&lt;ϵ2+2ϵa\leq \epsilon|\sqrt{X_n}-\sqrt{a}|+2\epsilon\sqrt{a}<\epsilon^2+2\epsilon\sqrt{a} …

12 random-variable  convergence  asymptotics  probability-inequalities  coverage-probability 

을 감안할 때 IID , 그리고 찾고 :N≥30N≥30N\geq30Xn≈N(μX,σ2X)Xn≈N(μX,σX2)X_n\approx\mathcal{N}(\mu_X,\sigma_X^2)μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0 정확한 닫힌 형태 분포 근사 YN=∏1NXnYN=∏1NXnY_N=\prod\limits_{1}^{N}{X_n} 동일한 제품의 점근 적 ( 지수 ?) 근사 이것은 일반적인 질문 인 의 특별한 경우 입니다.μX≈0μX≈0\mu_X \approx 0

12 distributions  normal-distribution  asymptotics  approximation 

다음의 제한 분포 ( ) 를 찾도록 도와주세요 . U n = X 1 + X 2 + … + X nn → ∞n→∞n \rightarrow \infty여기서Xi는 iidN(0,1)입니다.유엔= X1+ X2+ … + X엔엑스삼1+ X삼2+ … X삼엔,Un=X1+X2+…+XnX13+X23+…Xn3, U_n = \frac{X_1 + X_2 + \ldots + X_n}{X_1^3 + X_2^3 + \ldots X_n^3},엑스나는XiX_i엔( 0 …

12 distributions  normal-distribution  asymptotics 

가능성 비율 테스트의 점근 적 분포에 대한 규칙 성 조건이 무엇인지 알려주시겠습니까? 내가 보는 모든 곳에서 '정기 조건 아래'또는 '확률 규칙에 따라'라고 쓰여 있습니다. 조건은 정확히 무엇입니까? 제 1 및 제 2 로그 우도 미분이 존재하고 정보 매트릭스가 0이 아닌가? 아니면 다른 것이 있습니까?

12 maximum-likelihood  likelihood-ratio  asymptotics 

하자 에서 가져온 임의의 벡터가 될 . 샘플 . 정의 및 . 하자 = \ mathbb {E} _ {\ mathbf {X} \ SIM P} \ mathbf {X}] \ boldsymbol {\ MU} 와 C = \ mathrm {COV} _ {\ mathbf {X} \ SIM을 P} [\ mathbf {x}, \ mathbf {x}] …

11 normality-assumption  central-limit-theorem  asymptotics  quadratic-form 

하자 , 와 밀도하고 당신이 가정 , . 로 가능성 비율 는 어떻게됩니까? (수렴? 무엇에?)fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty 예를 들어 라고 가정 할 수 있습니다 . 일반적인 경우도 관심이 있습니다.h=gh=gh = g

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

나는 내가 일하고있는 문제에 대한 증거를 만들려고 노력하고 있으며 내가 만들고있는 가정 중 하나는 내가 샘플링 한 포인트 세트가 전체 공간에 밀집되어 있다는 것입니다. 실제로, 전체 샘플 공간에서 내 포인트를 얻기 위해 라틴 하이퍼 큐브 샘플링을 사용하고 있습니다. 샘플 크기가 되도록 라틴 하이퍼 큐브 샘플이 전체 공간에 걸쳐 밀도가 높은지 …

11 sampling  asymptotics  latin-square  latin-hypercube 

고려 ∑엔나는 = 1| 엑스나는|∑i=1N|Xi|\sum_{i=1}^N |X_i| 여기서 엑스1, … , X엔X1,…,XNX_1, \ldots, X_N 은 iid이고 CLT는 유지합니다. 가장 큰 항의 총합이 총합의 절반에 합됩니까? 예를 들어, 10 + 9 + 8 ≈≈\approx (10 + 9 + 8 ……\dots + 1) / 2 : 용어의 30 %가 전체의 절반에 도달합니다. 밝히다 …

11 central-limit-theorem  asymptotics