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10 개의 실패 가 발생할 때까지 샘플링 할 수있는 실패 확률 q (작은 수, 예 : q ≤ 0.01 )를 갖는 Bernoulli 프로세스 가 있다고 가정하십시오 . 우리는 따라서로 실패의 확률을 추정 Q : = 10 / N 여기서, 샘플들의 개수이다.qqqq≤0.01q≤0.01q \leq 0.01101010q^:=10/Nq^:=10/N\hat{q}:=10/NNNN 질문 : IS 바이어스 추정 의 ? …

15 estimation  bernoulli-distribution 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

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 

샘플이 거의없는 이변 량 가우스 분포를 "학습"해야하지만 이전 분포에 대한 가설이 좋으므로 베이지안 접근법을 사용하고 싶습니다. 이전을 정의했습니다 : 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} 16 & 0 \\ 0 & 27 \end{bmatrix} 그리고 내 분포는 …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

정규 분포의 모수를 추정하는 일반적인 방법은 평균 및 표본 표준 편차 / 분산을 사용하는 것입니다. 그러나 일부 특이 치가있는 경우 중앙값과 중앙값의 중앙값 편차가 훨씬 강력해야합니다. 내가 시도한 일부 데이터 세트에서 의해 추정 된 정규 분포 는 많은 양을 생성하는 것으로 보입니다 평균 및 RMS 편차를 사용 하는 기존의 보다 …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

때때로 반복되는 큰 값 세트가 있다고 가정 해 봅시다 . 큰 집합 의 총 고유 값 수를 추정하고 싶습니다 .에스SS 임의의 값 샘플을 가져 고유 값 이 포함되어 판단 하면이 값을 사용하여 큰 집합의 고유 값 수를 추정 할 수 있습니까?T U티TT티유TuT_u

15 estimation  sampling 

커널 밀도 추정을 위해 R 의 ' density '기능 을 사용하려고합니다 . 곡선 아래 면적이 반드시 1 인 것처럼 보이지 않기 때문에 결과를 해석하고 다양한 데이터 세트를 비교하는 데 약간의 어려움이 있습니다. 확률 밀도 함수 (pdf) 경우 입니다. 커널 밀도 추정치가 pdf를보고한다고 가정합니다. 내가 사용하고 integrate.xy 에서 sfsmisc 곡선 아래의 …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

횡단면 및 패널 데이터의 계량 경제학 분석 (357 페이지) 에서 Jeffrey Wooldridge 는 경험적 Hessian이 "우리가 작업하고있는 특정 샘플에 대해 양의 정한 또는 심지어 반의 정한 것으로 보장되지는 않는다"고 말합니다. 이것은 (수치 적 문제를 제외하고) 헤 시안이 주어진 표본에 대한 목적 함수를 최소화하는 매개 변수의 값과 M- 추정기의 정의의 결과로 …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

나는 James-Stein 수축에 대한 아이디어를 얻었습니다 (즉, 독립적 인 법선으로 구성된 벡터에 대한 단일 관찰의 비선형 함수는 랜덤 변수의 수단을 더 잘 추정 할 수 있습니다. 여기서 '더 나은'은 제곱 오차로 측정됩니다) ). 그러나 응용 작업에서 본 적이 없습니다. 분명히 나는 ​​충분히 읽지 못했습니다. James-Stein이 적용된 환경에서 추정을 개선 한 …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

일관성있는 추정기의 수학적 정의를 이미 이해했다고 생각합니다. 틀린 점 있으면 지적 해주세요: WnWnW_n 위한 일관된 추정기이다θθ\theta 경우∀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 여기서 ΘΘ\Theta 는 파라 메트릭 공간입니다. 그러나 견적자가 일관성을 유지해야 할 필요성을 이해하고 싶습니다. 일관성이없는 추정기가 나쁜 이유는 무엇입니까? 몇 가지 …

15 estimation  consistency 

10 년 동안 이탈리아의 한 대기업 직원에 대한 데이터를 보유하고 있으며 시간이 지남에 따라 남성과 여성의 소득 차이가 어떻게 변했는지보고 싶습니다. 이를 위해 풀링 된 OLS를 실행합니다. 연간 로그 이익이다는 개인과 시간 차이 공변량 포함 년 인형하고 있습니다 근로자가 남성이고, 그렇지 않으면 0 인 경우 중 하나에 해당합니다.yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it} = …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

Mark van der Laan의 논문을 이해하려고합니다. 그는 Berkeley의 이론적 통계 학자로서 머신 러닝과 상당히 겹치는 문제를 연구하고 있습니다. 저에게있어 한 가지 문제는 (심층 수학 외에도) 완전히 다른 용어를 사용하여 익숙한 기계 학습 접근 방식을 설명하는 경우가 많습니다. 그의 주요 개념 중 하나는 "Targeted Maximum Likelihood Expectation"입니다. TMLE는 혼란스럽지 않은 요인이 …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

최대 우도 추정이 통계에 사용되었는지 궁금합니다. 우리는 그것의 개념을 배우지 만 그것이 실제로 어떻게 사용되는지 궁금합니다. 데이터 분포를 가정하면 평균과 분산에 대한 두 개의 매개 변수를 찾을 수 있지만 실제로 실제 상황에서 사용합니까? 누군가가 그것이 사용되는 간단한 사례를 말해 줄 수 있습니까?

14 estimation  maximum-likelihood 

θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVert 전형적 감소로서O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n). 삼각형의 불평등과 기대의 속성을 사용하면,이 오류 비율이 그 "편견"모두 의미 것을 보여주기 위해 가능∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert와 "편차"∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVert같은에서 감소O(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n})요율. 물론 모델이 더 빠른 속도로 축소되는 바이어스를 가질 수 있습니다. 많은 모형 (예 : 최소 최소 제곱 회귀)은 편향이 없습니다. 나는 O …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

경우에 따라 전체 다차원 모델 이전의 Jeffreys가 일반적으로 부적절한 것으로 간주됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다. ( , 및 unknown으로 다음과 같은 이전을 선호합니다 (Jeffreys 이전의 ) : 유지 될 때 이전에 얻어진 제프리스이다 고정 (및 유사 대 ). 이 사전은 \ sigma를 치료할 때 이전의 참조와 일치합니다와이나는= μ + ε나는,와이나는=μ+ε나는, …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior 

나는 이것이 통계적으로 약간 끈적 거리는 것을 알고 있지만 이것이 내 문제입니다. 변수의 최소, 최대 및 샘플 크기를 말하는 많은 범위 데이터가 있습니다. 이러한 데이터 중 일부에는 평균도 있지만 많지는 않습니다. 각 범위의 변동성을 수량화하고 평균을 비교하기 위해 이러한 범위를 서로 비교하고 싶습니다. 분포가 평균 주위에 대칭이고 데이터에 가우시안 분포가 …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics