«estimation» 태그된 질문

쿠폰 수집기 문제의 변형에서, 쿠폰 수를 모르고 데이터를 기반으로이를 결정해야합니다. 이것을 포춘 쿠키 문제라고합니다. 알 수없는 별개의 포춘 쿠키 메시지 주어지면 한 번에 하나씩 쿠키를 샘플링하고 각 포춘이 몇 번 나타나는지 계산하여 을 추정하십시오 . 또한이 추정치에서 원하는 신뢰 구간을 얻는 데 필요한 샘플 수를 결정하십시오.엔엔n엔엔n 기본적으로 내가 샘플 충분한 …

14 estimation  coupon-collector-problem 

다중 선형 회귀 분석에서 편견없는 추정치를 얻는 데 관심이 있습니다.R2R2R^2 생각해 볼 때, 편견없는 추정치 가 일치하려고 하는 두 가지 다른 값을 생각할 수 있습니다.R2R2R^2 샘플 중 :R2R2R^2 회귀 방정식은 샘플로부터 얻어진 경우에 획득 될 것이다 R 제곱 ) 시료의 외부에 데이터의 무한한 양이지만 동일한 데이터 생성 프로세스에서 적용되었다.β^β^\hat{\beta} 모집단 …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

Kolmogorov-Smirnov 검정은 표본에서 모수를 추정 한 분포의 적합도를 검정하는 데 사용해서는 안된다는 것을 읽었습니다. 샘플을 두 개로 나누고 첫 번째 절반을 모수 추정에 사용하고 나머지 절반을 KS 테스트에 사용하는 것이 합리적입니까? 미리 감사드립니다

14 estimation  fitting  kolmogorov-smirnov 

이 질문은 Pokemon Soulsilver의 미니 게임에서 영감을 얻었습니다. 이 5x6 영역에 15 개의 폭탄이 숨겨져 있다고 상상해보십시오 (편집 : 최대 1 개의 폭탄 / 셀). 이제 행 / 열 합계를 고려하여 특정 필드에서 폭탄을 찾을 확률을 어떻게 추정 할 수 있습니까? 열 5 (총 폭탄 = 5)를 보면 다음과 같이 …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

오라클 불평등을 사용하여 무언가를 증명하는 논문을 겪고 있지만 그것이 무엇을하려고하는지조차 이해할 수 없습니다. 'Oracle Inequality'에 대해 온라인으로 검색했을 때 일부 소스는 "Candes, Emmanuel J. 'Oracle 불평등을 통한 현대의 통계적 추정"기사로 이동했습니다. " https://statweb.stanford.edu/~candes/papers/NonlinearEstimation.pdf 에서 찾을 수 있습니다 . 그러나이 책은 나에게 너무 무거워 보입니다. 전제 조건이 부족하다고 생각합니다. 제 질문은 …

14 mathematical-statistics  estimation  probability-inequalities  inequality  oracle 

MLE = 최대 가능성 추정 MAP = 사후 최대 MLE는 매개 변수가 주어진 관측 확률 (즉, 우도 함수) 로만 시작 하고 관측치에 가장 잘 맞는 매개 변수를 찾으려는 점에서 직관적 / 순진 합니다 . 그러나 사전 지식은 고려하지 않습니다. MAP는 베이 즈 규칙을 통한 사전 지식을 고려하기 때문에보다 합리적으로 보입니다. …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

짧은 버전 : 연속 분포에서 샘플링 된 다차원 데이터 세트의 모드를 추정하는 가장 계산 효율적인 방법은 무엇입니까? 긴 버전 : 모드를 추정 해야하는 데이터 세트가 있습니다. 이 모드는 평균 또는 중앙값과 일치하지 않습니다. 샘플은 다음과 같습니다. 2D 예이지만 ND 솔루션이 더 좋습니다. 현재 내 방법은 원하는 모드의 해상도와 동일한 그리드에서 …

14 estimation  multivariate-analysis  continuous-data  mode 

하자 및 것을 네 랜덤 변수하여야 . 여기서 은 알 수없는 매개 변수입니다. 또한 , 라고 가정하십시오그렇다면 어느 것이 사실입니까?Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3Y4Y4Y_4E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y1)=θ1−θ3; E(Y2)=θ1+θ2−θ3; E(Y3)=θ1−θ3; E(Y4)=θ1−θ2−θ3E(Y_1)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_2)=\theta_1+\theta_2-\theta_3;\space\space E(Y_3)=\theta_1-\theta_3;\space\space E(Y_4)=\theta_1-\theta_2-\theta_3 V a r ( Y i ) = σ 2 i = 1 , 2 , 3 , 4.θ1,θ2,θ3θ1,θ2,θ3\theta_1,\theta_2,\theta_3Var(Yi)=σ2Var(Yi)=σ2Var(Y_i)=\sigma^2i=1,2,3,4.i=1,2,3,4.i=1,2,3,4. A. 는 …

13 self-study  estimation  inference 

그래서 로그 정규 분포 확률 변수 생성하는 무작위 프로세스가 있습니다. 해당 확률 밀도 함수는 다음과 같습니다.엑스XX 나는 원래 분포의 몇 순간의 분포 를 추정하고 싶었습니다 . 첫 번째 순간, 산술 평균이라고합시다. 그렇게하기 위해 10000 번의 랜덤 변수를 10000 번 그려서 산술 평균의 10000 추정치를 계산할 수있었습니다. 그 평균을 추정하는 두 …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

통계와 매개 변수라는 용어의 차이점에 대해 비교적 잘 알고 있습니다. 통계를 샘플 데이터에 함수를 적용하여 얻은 값으로 봅니다. 그러나 모수의 대부분의 예는 모수 분포 정의와 관련이 있습니다. 일반적인 예는 정규 분포를 매개 변수화하는 평균 및 표준 편차 또는 선형 회귀를 매개 변수화하기위한 계수 및 오류 분산입니다. 그러나 덜 분포적인 인구 …

13 estimation  terminology  sample  population 

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 

어떤 매개 변수 대해 두 개의 추정기 및 가 있다고 가정하십시오 . 어떤 추정기가 "더 나은"지를 결정하기 위해 MSE (평균 제곱 오차)를 살펴 볼까요? 다시 말해 우리는 봅니다. 여기서 는 추정기의 치우침이고 는 추정기의 분산입니까? MSE가 더 큰 쪽이 더 나쁜 견적일까요?α 2 x M S E = β 2 …

13 estimation  mse 

"OLS"측정 오류 모델을 추정하는 데 사용할 수있는 방법을 찾고 있습니다. x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} 오류가 미지로 통상 무관 어디 편차를 및 σ 2 X . 이 경우 "표준"OLS가 작동하지 않습니다.σ2yσy2\sigma_{y}^{2}σ2xσx2\sigma_{x}^{2} Wikipedia …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

샘플링 과정을 배울 때 다음 두 가지 진술을 충족시킵니다. 1) 샘플링 오류는 대부분 가변성, 비 샘플링 오류는 편차를 유발합니다. 2) 비 샘플링 오차로 인해 샘플이 종종 CENSUS보다 정확합니다. 나는이 두 진술을 이해하는 방법을 모른다. 이 두 문장을 얻는 기본 논리는 무엇입니까?

13 estimation  sampling  survey  bias