«estimation» 태그된 질문

이 둘의 차이점은 무엇이며, 유의 수준이 항상 검정 크기보다 크거나 같아야하는 이유는 무엇입니까?

10 estimation 

모집단에서 샘플링 한 후 신뢰 구간 형식으로 모수 추정값을 생성 할 수 있다고 배웠습니다. 예를 들어, 가정을 위반하지 않은 95 % 신뢰 구간은 모집단에서 추정하는 실제 모수가 무엇이든 95 %의 성공률을 가져야합니다. 즉, 표본에서 점 추정치를 생성합니다. 이론적으로 우리가 추정하려고하는 실제 값을 포함 할 확률이 95 % 인 값 범위를 …

9 hypothesis-testing  confidence-interval  estimation  inference 

길이가 알 수없는 외계인 연도를 가졌다 고 가정합니다. 만약 외계인의 무작위 표본이 있고 그 중 일부가 생일을 공유하는 경우이 데이터를 사용하여 연도의 길이를 추정 할 수 있습니까? 예를 들어, 샘플 100에서 두 개의 트리플렛 (즉, 각각 세 명의 외계인이 공유하는 두 개의 생일)과 다섯 쌍 및 84 개의 싱글 톤을 …

9 estimation  inference  birthday-paradox 

예 : 직업 설명에 "영국의 Java Senior Engineer"문장이 있습니다. 나는 2 개 종류로 예측하는 깊은 학습 모델을 사용하려면 : English 와 IT jobs. 기존 분류 모델을 사용하는 경우 softmax마지막 레이어에서 함수가있는 레이블 하나만 예측할 수 있습니다 . 따라서 두 모델 신경망을 사용하여 두 범주 모두에서 "예"/ "아니오"를 예측할 수 있지만 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

하루 사고 횟수는 매개 변수 갖는 Poisson 랜덤 변수이며 , 임의로 선택된 10 일에 사고 횟수는 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1로 관찰됩니다. 의 편견이되지 않습니까?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} 나는 이런 식으로 시도했다 : 우리는 이지만 입니다. 그렇다면 편견없는 필수 추정치는 무엇입니까?E(x¯)=λ=0.8E(x¯)=λ=0.8E(\bar{x})=\lambda=0.8E(ex¯)≠ eλE(ex¯)≠ eλE(e^{\bar{x}})\neq\ e^{\lambda}

9 self-study  estimation  poisson-distribution 

사전에 주어진 여기서 와 함께 차 손실 를 고려하십시오 . 하자 가능성. Bayes 추정기 찾으십시오 .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim U(0,1/2)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπδπ\delta^\pi 가중 2 차 손실 여기서 와 종래 . 하자 이 될 가능성이있다. Bayes 추정량 찾으십시오 .Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2Lw(θ,δ)=w(θ)(θ−δ)2L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2w(θ)=I(−∞,1/2)w(θ)=I(−∞,1/2)w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}π1(θ)=I[0,1](θ)π1(θ)=I[0,1](θ)\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|θ)=θxθ−1I[0,1](x),θ>0f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0δπ1δ1π\delta^\pi_1 비교 와δπδπ\delta^\piδπ1δ1π\delta^\pi_1 먼저 이라는 것을 알았으며 그럴 가능성이 있다고 가정했습니다. 그렇지 않으면 사후가 …

9 self-study  bayesian  estimation  hierarchical-bayesian  loss-functions 

우리 대학의 강사가 이와 같은 질문을했습니다 (수업이 끝나서 수업에 참여하지 않았기 때문에 숙제가 아님). 접근 방법을 알 수 없습니다. 문제는 각각 다른 종류의 과일을 포함하는 2 봉지에 관한 것입니다. 첫 번째 가방에는 다음과 같이 무작위로 선택된 과일이 들어 있습니다. + ------------- + -------- + --------- + | 직경 cm | …

9 regression  estimation 

저는 현재 인과 관계에 관한 Pearl의 작품 (Pearl, 2009, 2nd edition)을 읽고 있으며 비모수 적 모델 식별과 실제 추정 사이의 연결을 설정하기 위해 노력하고 있습니다. 불행히도 Pearl 자신은이 주제에 대해 매우 침묵합니다. 예를 들어, 인과 적 경로 와 모든 변수 , 및 영향을 미치는 혼란을 가진 간단한 모델을 염두에두고 있습니다. …

9 estimation  references  causality 

나는 통계 (소수의 초급 Uni 코스)에 익숙하지 않고 알려지지 않은 분포에서 샘플링하는 것에 대해 궁금했습니다. 특히 기본 분포에 대해 잘 모를 경우 대표 표본을 확보 할 수있는 방법이 있습니까? 예를 들어 설명 : 전 세계 부의 분포를 파악하려고한다고 가정하십시오. 주어진 개인에 대해 어떻게 든 그들의 정확한 부를 찾을 수 있습니다. …

9 distributions  estimation  sampling  sample-size  algorithms 

가방에 N 개의 공이 있다고 가정 해 봅시다. 첫 번째 추첨에서 공을 표시하고 가방에 넣습니다. 두 번째 추첨에서 표시된 공을 집어 들면 가방에 넣습니다. 그러나 표시되지 않은 공을 집어 들었다면 표시하고 가방에 다시 넣습니다. 나는 무승부로 이것을 계속합니다. 몇 번의 추첨과 표시 / 표시되지 않은 추첨 기록이 주어 졌을 때 …

9 probability  estimation  population  combinatorics  capture-mark-recapture 

glmR에서 함수를 사용할 때 기본적 으로이 함수는 반복적으로 가중 된 최소 제곱 (IWLS) 방법을 사용하여 모수를 추정 할 수있는 최대 가능성을 찾습니다. 이제 두 가지 질문이 있습니다. IWLS 추정은 가능성 함수의 전체 최대 값을 보장합니까? 이 프레젠테이션 의 마지막 슬라이드를 기반으로 , 나는 그렇지 않다고 생각합니다! 나는 단지 그것을 확인하고 …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

적합 분포를 생성하는 방법으로 MLE에 대해 읽었습니다. 나는 최대 우도 추정치가 "정규 분포와 비슷하다"는 성명서를 보았습니다. 이것은 데이터와 분포에 대해 MLE 반복 횟수를 적용하면 내가 얻은 모델이 정상적으로 분포한다는 의미입니까? 분포의 분포는 정확히 어느 정도입니까?

9 normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

나는 다른 점 추정 방법을 연구하고 있으며 MAP 대 ML 추정을 사용할 때 "균일 이전"을 사용할 때 추정치가 동일하다는 것을 읽습니다. 누군가 "균일 한"사전이 무엇인지 설명하고 MAP 및 ML 추정기가 동일한시기에 대한 간단한 예를 제시 할 수 있습니까?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

모집단 r- 제곱 는 고정 점수 또는 임의 점수를 가정하여 정의 할 수 있습니다.ρ2ρ2\rho^2 고정 점수 : 표본 크기와 예측 변수의 특정 값은 고정되어 있습니다. 따라서 는 예측 변수 값이 일정하게 유지 될 때 모집단 회귀 방정식으로 결과에 설명 된 분산의 비율입니다.ρ2에프ρ에프2\rho^2_f 랜덤 스코어 : 예측 변수의 특정 값은 분포에서 …

9 regression  estimation  r-squared 

특정 속성을 가진 평균의 강력한 추정을 찾고 있습니다. 이 통계를 계산하려는 요소 세트가 있습니다. 그런 다음 한 번에 하나씩 새 요소를 추가하고 각 추가 요소마다 통계 (온라인 알고리즘이라고도 함)를 다시 계산하고 싶습니다. 이 업데이트 계산이 빠르기를 원합니다. 바람직하게는 O (1), 즉 목록의 크기에 의존하지 않습니다. 일반적인 평균에는이 속성이있어 효율적으로 업데이트 …

9 estimation  mean  robust