«estimators» 태그된 질문

관측 된 데이터에 근거하여 주어진 수량의 추정치를 계산하는 규칙 [Wikipedia].


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점근 적 편견과 일관성의 차이점은 무엇입니까?
서로를 의미합니까? 그렇지 않다면, 하나는 다른 것을 의미합니까? 왜 안돼? 이 문제는 내가 여기에 게시 한 답변에 대한 의견에 대한 답변으로 제기되었습니다 . Google에서 관련 용어를 검색해도 특히 유용한 것 같지는 않지만 수학 스택 교환에 대한 답변 을 발견했습니다. 그러나이 질문이이 사이트에도 적합하다고 생각했습니다. 주석을 읽은 후 편집 math.stackexchange 답변과 …

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AR (1) 계수의 OLS 추정기가 바이어스되는 이유는 무엇입니까?
OLS가 AR (1) 프로세스의 바이어스 추정기를 제공하는 이유를 이해하려고합니다. 고려 이 모델에서는 엄격한 외 생성이 위반됩니다. 즉, 와 는 상관되지만 과 는 상관되지 않습니다. 그러나 이것이 사실이라면 왜 다음과 같은 간단한 파생이 이루어지지 않습니까? 와이티ϵ티= α + β와이t - 1+ϵ티,∼I I D엔( 0 , 1 ) .yt=α+βyt−1+ϵt,ϵt∼iidN(0,1). \begin{aligned} y_{t} &= …

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추정기가 랜덤 변수로 간주되는 이유는 무엇입니까?
추정기 및 추정치에 대한 나의 이해는 다음과 같습니다. 추정기 : 추정치를 계산하는 규칙 추정치 : 추정기에 기초한 데이터 세트에서 계산 된 값 이 두 용어 사이에서 랜덤 변수를 지적하라는 요청을 받으면 데이터 세트의 샘플에 따라 값이 무작위로 변경되므로 추정값이 랜덤 변수라고 말합니다. 그러나 내가 얻은 대답은 Estimator가 랜덤 변수이고 추정값이 …

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편견없는 추정자가 평신도에게 무엇을 설명 하는가?
가정 에 대한 편견 추정이다 . 물론 입니다. θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta 이것을 평신도에게 어떻게 설명합니까? 당신의 값의 무리 평균 경우 과거에는 내가 말한 것은 샘플 크기가 커질수록, 당신의 더 나은 근사 얻을, . θθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta 나에게 이것은 문제가있다. 나는 내가 실제로 여기에 설명하고있어되는이 현상이라고 생각 점근 적으로 …

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치우침은 추정기 또는 특정 추정치의 속성입니까?
예를 들어, Observed 가 인구의 편향 ​​추정기 라는 것을 알고있는 학생들이 종종 있습니다 . 그런 다음 보고서를 작성할 때 다음과 같이 말합니다.R 2아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2 "Observed 와 Adjusted 계산 했는데, 그것들이 매우 비슷해서 우리가 얻은 Observed 값 에서 약간의 편향만을 나타냅니다 ."R 2 R 2아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2아르 자형2R2R^2 나는 일반적으로 …

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이 추정기의 분산은 무엇입니까
함수 f의 평균, 즉 의 평균을 추정하고 싶습니다 여기서 와 는 독립적 인 랜덤 변수입니다. 나는 F의 샘플을 가지고 있지만 IID하지 : 대한 IID 샘플이 있습니다 하고 각 있다 에서 샘플 :EX,Y[f(X,Y)]EX,Y[f(X,Y)]E_{X,Y}[f(X,Y)]XXXYYYY1,Y2,…YnY1,Y2,…YnY_1,Y_2,\dots Y_nYiYiY_ininin_iXXXXi,1,Xi,2,…,Xi,niXi,1,Xi,2,…,Xi,niX_{i,1},X_{i,2},\dots, X_{i,n_i} 총 샘플f(X1,1,Y1)…f(X1,n1,Y1)…f(Xi,j,Yi)…f(Xn,nn,Yn)f(X1,1,Y1)…f(X1,n1,Y1)…f(Xi,j,Yi)…f(Xn,nn,Yn)f(X_{1,1},Y_1) \dots f(X_{1,n_1},Y_1 ) \dots f(X_{i,j},Y_i) \dots f(X_{n,n_n},Y_n) 평균을 계산하려면 분명히 그래서 공평 추정기이다. 무엇인지 …

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최소 추정량 향상
내가 있다고 가정 추정 긍정적 인 매개 변수를 와 해당 추정량에 의해 생산 불편 추정치 , 즉 , 등입니다.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 견적을 사용하여 을 추정하고 . 순진한 추정량 은 min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n)min(μ1^,μ2^,...,μn^)min(μ1^,μ2^,...,μn^)\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)E[min(μ1^,μ2^,...,μn^)]≤min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm E[\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n})]\leq \mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) 또한 해당 추정량 의 공분산 행렬이 있다고 가정합니다 . 주어진 추정값과 공분산 행렬을 사용하여 편향되지 않은 (또는 덜 …
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