«estimation» 태그된 질문

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수축이란 무엇입니까?
수축이란 단어는 특정 원에서 많이 발생합니다. 그러나 수축이란 명확한 정의가없는 것 같습니다. 시계열 (또는 일부 프로세스의 관측치 모음)이있는 경우 시리즈에서 경험적 수축 유형을 측정 할 수있는 다른 방법은 무엇입니까? 내가 말할 수있는 다른 유형의 이론적 수축은 무엇입니까? 수축이 예측에 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 사람들이 좋은 통찰력이나 참고 자료를 제공 …

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가능한 모든 쌍을 사용하여 정규 혼합 분포를 만드는 밀도 추정 방법의 이름은 무엇입니까?
나는 단지 하나의 차원 밀도 추정값을 생성하는 깔끔한 (필수는 아니지만) 방법을 생각했으며 내 질문은 다음과 같습니다. 이 밀도 추정 방법에는 이름이 있습니까? 그렇지 않다면, 그것은 문헌에서 다른 방법의 특별한 경우입니까? 방법은 다음과 같습니다. 우리는 벡터 가지고 있는데 우리가 추정하고자하는 알려지지 않은 분포에서 나온 것으로 가정합니다. 이를 수행하는 방법은 에서 가능한 …

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베리 역전
미국의 와인 판매에 대한 대규모 집계 시장 데이터가 있으며 특정 고품질 와인에 대한 수요를 추정하고 싶습니다. 이러한 시장 점유율은 기본적으로 형태의 임의의 유틸리티 모델에서 파생 된이 여기서 X 관찰 포함 제품 특성, p는 제품 가격을 나타내고, ξUijt=X′jtβ−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtUijt=Xjt′β−αpjt+ξjt+ϵijt≡δjt+ϵjtU_{ijt} = X’_{jt}\beta - \alpha p_{jt} + \xi_{jt} + \epsilon_{ijt} \equiv \delta_{jt} + \epsilon_{jt}XXXpppξξ\xi영향을 …

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MLE은 항상 데이터의 기본 PDF를 알고 있다는 의미입니까, EM은 그렇지 않다는 의미입니까?
MLE (Maximum Likelihood Estimation) 및 EM (Expectation Maximization)과 어떤 관련이 있는지에 대한 간단한 개념적 질문이 있습니다. 내가 이해하는 것처럼 누군가 "우리는 MLE를 사용했습니다"라고 말하면 데이터 PDF의 명시 적 모델을 가지고 있다는 의미입니까? 이것에 대한 대답은 그렇습니다. 다른 말로하면, 누군가 "MLE"이라고 말하면 어떤 PDF를 사용하는지 물어 보는 것이 좋습니다. 이것이 맞습니까? …

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충분한 통계는 무엇입니까?
충분한 통계를 이해하는 데 어려움이 있습니까? 하자 충분한 통계합니다.T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i 경우 확률 1로, 어떤 기능에 대한 , 그것은 전체 충분한 통계치이다.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg 그러나 이것이 무엇을 의미합니까? 유니폼과 Bernoulli (페이지 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf )의 예를 보았지만 직관적이지 않으므로 통합을 보는 것이 더 혼란스러워졌습니다. 누군가 간단하고 직관적 인 방법으로 설명 할 수 있습니까?

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경험적 베이와 임의의 효과 사이에 연결이 있습니까?
나는 최근 경험적 Bayes (Casella, 1985, 경험적 Bayes 데이터 분석에 대한 소개)에 대해 읽었고 랜덤 효과 모델과 매우 비슷해 보였습니다. 그 둘 다 세계 평균으로 줄어든 것으로 추정됩니다. 그러나 나는 그것을 완전히 읽지 않았습니다 ... 누구나 유사점과 차이점에 대한 통찰력이 있습니까?

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이항 분포 추정값
이항 분포에서 오는 데이터의 추정량을 어떻게 정의합니까? bernoulli의 경우 모수 p를 추정하는 추정기가 있다고 생각할 수 있지만 이항의 경우 분포의 특성을 분석 할 때 어떤 모수를 추정 할 수 없습니까? 최신 정보: 추정 기란 관측 된 데이터의 함수를 의미합니다. 추정기는 데이터를 생성하는 분포의 모수를 추정하는 데 사용됩니다.

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어떤 파라미터 추정 방법을 선택해야하는지 어떻게 알 수 있습니까?
거기에는 파라미터 추정을위한 방법이 꽤 있습니다. MLE, UMVUE, MoM, 의사 결정 이론 및 기타 사항은 모두 매개 변수 추정에 유용한 이유에 대해 상당히 논리적 인 것처럼 보입니다. 어떤 방법이 다른 방법보다 낫습니까, 아니면 "최적의 적합"추정기가 무엇인지 정의하는 방법의 문제입니까 (직교 오차를 최소화하는 것이 일반적인 최소 제곱 접근법과 다른 추정치를 생성하는 …

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공동 추정이란 무엇입니까?
내 질문은 간단합니다. 공동 추정이란 무엇입니까? 그리고 회귀 분석의 맥락에서 무엇을 의미합니까? 어떻게 되나요? 나는 한동안 강력한 인터넷에서 방황했지만 이러한 질문에 대한 답을 찾지 못했습니다.

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공간 프로세스에 대한 파라미터 추정
나는 주어진있어 양의 정수 값의 격자. 이 숫자는 그리드 위치를 점유하는 사람의 믿음의 강도 (높은 믿음을 나타내는 높은 값)에 해당하는 강도를 나타냅니다. 사람은 일반적으로 여러 그리드 셀에 영향을 미칩니다.n × nn×nn\times n 나는 강도의 패턴이 "가우시안 (Gaussian)"이되어야한다고 생각하는데, 이는 강도의 중심 위치가있을 것이고, 그 강도는 모든 방향으로 방사상으로 가늘어진다. 구체적으로, …

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주어진 추정 기술과 변수에 대해 표본이 얼마나 커야합니까?
주어진 수의 매개 변수로 모형을 추정하기 위해 표본이 얼마나 큰지를 알려줄 수있는 경험이 있습니까? 예를 들어, 5 개의 모수로 최소 제곱 회귀를 추정하려면 표본의 크기는 얼마입니까? 사용중인 추정 기술 (예 : 최대 가능성, 최소 제곱, GMM) 또는 수행 할 테스트 수 또는 몇 가지가 중요합니까? 결정을 할 때 표본 변동성을 …

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교수의 회귀 모델 숨기기 (회귀 전함) [닫기]
폐쇄되었습니다 . 이 질문에는 세부 사항이나 명확성 이 필요 합니다 . 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 세부 사항을 추가하고 문제점을 명확하게하십시오 . 휴일 2 년 전 . 저는 교수가 우리에게 진정한 회귀 모델을 만들고, 데이터 샘플을 시뮬레이션하고, 수업에서 배운 몇 가지 기술을 사용하여 …


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