«estimation» 태그된 질문

데이터 샘플에 가장 적합한 감마 분포 의 매개 변수를 추정하려고합니다 . 실제 값이 아닌 데이터 샘플 의 mean , std (및 variance ) 만 사용하고 싶습니다. 응용 프로그램에서 항상 사용할 수는 없기 때문입니다. 이 문서 에 따르면 모양과 스케일을 추정하기 위해 다음 공식을 적용 할 수 있습니다. 나는 이것을 내 …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

나는 Hastie et al. "통계학 학습 요소"(2 판), 3 장 : 서브 세트 선택 수축 방법 도출 된 입력 방향을 사용하는 방법 (PCR, PLS) 아이디어를 제공하기 위해 비교가 매우 어려울 수 있습니다. 답은 문제의 차원과 그것이 어떻게 컴퓨터 아키텍처에 적합한 지에 따라 달라질 수 있으므로 구체적인 예를 들어 500 및 …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

이 샘플 의 샘플 과 부트 스트랩 샘플 이 안정적인 (예 : 평균)라고 가정합니다. 우리 모두 알고 있듯이,이 부트 스트랩 샘플 은 통계량 추정기의 샘플링 분포 를 추정 합니다 .χχ\chi 이제이 부트 스트랩 표본 의 평균이 원래 표본 의 통계량 보다 모집단 통계량 의 더 나은 추정치 입니까? 어떤 조건에서 …

18 estimation  bootstrap 

추정기의 시퀀스 유엔유엔U_n 파라미터에 대한 θθ\theta 경우 점근 정상 엔−−√( U엔− θ ) → N( 0 , v )엔(유엔−θ)→엔(0,V)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v). (소스) 우리는 다음 통화VVv의 점근 분산유엔유엔U_n. 이 분산이Cramer-Rao bound와같으면추정기 / 시퀀스가 ​​점진적으로 효율적이라고합니다. 질문 : 왜 우리는 √ 를 사용합니까엔−−√엔\sqrt{n}특히 n ? 표본 평균의 경우 Va r …

18 estimation  asymptotics  efficiency 

최근에 나는 완전히 틀린 균일 분포의 모수에 대한 최소 분산 편향 추정치에 대한 커프스 답변을 제공했을 때 매우 당황했습니다. 운 좋게 나는 추기경과 헨리가 헨리 와 함께 OP에 대한 정답을 바로 잡았다 . 이것은 나를 생각하게했다. 약 37 년 전 스탠포드의 대학원 수학 통계 수업에서 최고의 편견없는 추정량 이론을 배웠습니다. …

18 estimation  point-estimation 

브래들리 에프론 (Bradley Efron)과 칼 모리스 (Carl Morris) 의 1977 Scientific American 논문에서 "Stein 's Paradox in Statistics"의 James-Stein Shrinkage factor 계산에 대한 질문이 있습니다 . 나는 야구 선수에 대한 데이터를 수집했고 아래에 주어진다 : Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, 0.346 Robinson, 0.378, 0.298 Howard, 0.356, 0.276 Johnstone, 0.333, 0.222 …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

질문 음 이항 분포 (NB)의 분산은 항상 평균보다 큽니다. 표본의 평균이 분산보다 큰 경우 최대 가능성 또는 모멘트 추정으로 NB의 모수를 맞추려고하면 실패합니다 (유한 모수를 가진 해는 없습니다). 그러나 NB 분포에서 추출한 표본의 평균이 분산보다 큽니다. 다음은 R의 재현 가능한 예입니다. set.seed(167) x = rnbinom(100, size=3.2, prob=.8); mean(x) # 0.82 …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

사전 설정이 평평하면 ML (자주 주의자-최대 우도) 및 MAP (Bayesian-최대 사후 계산) 추정기가 일치합니다. 그러나 더 일반적으로, 나는 일부 손실 함수의 최적화 프로그램으로 도출 된 포인트 추정기에 대해 이야기하고 있습니다. 즉 x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( L(X-\hat x(y)) \; | \; y \right) …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

이것은 부분적으로 다음 질문 과 그에 따른 토론에 의해 동기가 부여됩니다 . iid 샘플 X i ~ F ( x , θ ) 가 관찰되었다고 가정합니다 Xi∼F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta). 목표는 θ 를 추정하는 것입니다 θ\theta. 그러나 원본 샘플은 사용할 수 없습니다. 우리가 대신해야하는 샘플의 통계입니다 T 1 , . . . …

17 estimation  maximum-likelihood 

로 MSE = 0을 나타내는 것으로 충분 n→∞n→∞n\rightarrow\infty합니까? 나는 또한 내 노트에서 plim에 관한 무언가를 읽었다. plim을 찾아서 추정기가 일관성이 있음을 나타 내기 위해 어떻게 사용합니까?

17 estimation  convergence  consistency 

배경 분포를 알 수없는 변수가 있습니다. 500 개의 샘플이 있지만 분산을 계산할 수있는 정밀도 (예 : 500의 샘플 크기가 충분 함)를 보여주고 싶습니다. 또한 정밀도 의 분산을 추정하는 데 필요한 최소 샘플 크기를 알고 싶습니다 X%X%X\%. 질문 계산하는 방법 표본 크기가 인 경우 분산 추정치의 정밀도는 n=500n=500n=500? 의 n=Nn=Nn=N ? …

17 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

저는 현재 Larry Wasserman의 "All of Statistics"를 읽고 있으며 비모수 적 모델의 통계 함수 추정에 관한 장에서 쓴 내용에 의문을 가지고 있습니다. 그가 썼다 "때로는 일부 계산을 수행하여 통계 함수의 추정 표준 오차를 찾을 수 있습니다. 그러나 다른 경우에는 표준 오차를 추정하는 방법이 명확하지 않습니다". 다음 장에서 그는이 문제를 해결하기 …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

우리가 두 점 (다음 그림 : 검은 원)을 가지고 있고 그 사이의 세 번째 점 (십자)에 대한 값을 찾고 싶다고 가정하십시오. 실제로 우리는 실험 결과 인 블랙 포인트를 기준으로 추정 할 것입니다. 가장 간단한 경우는 선을 그린 다음 값 (선형 보간)을 찾는 것입니다. 예를 들어, 양쪽에 갈색 점과 같은지지 점이있는 …

16 estimation  interpolation 

다음 형식의 기능을 최소화하기 위해 반복적으로 가중치를 매기는 최소 제곱 (IRLS)을 사용하고 있습니다. J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) 여기서 은 의 인스턴스 수이고 , 은 내가 원하는 강력한 추정치이며 는 적절한 강력한 페널티 함수입니다. 그것이 볼록하고 (엄격히 엄격하지는 않지만) 현재로서는 구별 할 수 있다고 가정 해 …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

매개 변수 추정, ML, MAP 및 Bayes 접근을 수행하는 3 가지 방법을 알고 있습니다. 그리고 MAP 및 Bayes 접근의 경우 매개 변수의 우선 순위를 선택해야합니다. 나는이 모델이 말해 , 여기서 α , β는 MAP 또는 베이 즈를 사용하여 추정을하기 위해, 매개 변수는을, 나는 우리가 더 나은 거라고 책에서 읽은 컨쥬 …

16 bayesian  estimation  prior