«unbiased-estimator» 태그된 질문

환경 시료의 화학 분석은 종종보고 한계 또는 다양한 검출 / 양자 한계에서 검열됩니다. 후자는 일반적으로 다른 변수의 값에 비례하여 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 화합물이 고농도 인 시료는 분석을 위해 희석해야하므로 해당 시료에서 동시에 분석 된 다른 모든 화합물의 검열 한계가 비례 적으로 팽창합니다. 다른 예로서, 때때로 화합물의 존재는 …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

"분산은 편향 추정기"라는 말의 의미는 무엇입니까? 간단한 공식을 통해 편향 추정치를 편향 추정치로 변환하는 것은 무엇을 의미합니까? 이 전환은 정확히 무엇을합니까? 또한이 전환의 실제적인 용도는 무엇입니까? 특정 종류의 통계를 사용할 때이 점수를 변환합니까?

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

고전 통계에서, 데이터 세트 의 통계량 는 매개 변수 대해 완전하도록 정의 정의가 비 편향 추정량 을 형성하는 것은 불가능하다 . 즉, 모든 대해 을 갖는 유일한 방법 은 가 거의 이되도록하는 것입니다.TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 이것 뒤에 직관이 있습니까? 이것을 정의하는 다소 기계적인 방법 인 …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

그것은 나에게 충격의 비트로의 평균 것을 나는 정규 분포 몬테카를로 시뮬레이션을했고, 발견 처음 온 에서 표준 편차 샘플, 모든 단지의 샘플 크기를 갖는 훨씬 적은 것으로 판명를, 즉, 모집단을 생성하는 데 사용되는 평균 회보다 . 그러나 이것은 거의 기억 나지 않는다면 잘 알려져 있으며, 내가 알거나 시뮬레이션을하지 않았을 것입니다. 시뮬레이션은 …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

하나 관찰 설정에서 X 1 , ... , X NX1,…,XnX_1,\ldots,X_n 농도와 분포 분포 Fff (에 기초 공정한 추정기가 있으면 궁금 X 나XiX_i 밀도 다른 분포에 Hellinger 거리의) F 0f0f_0 , 즉 H ( f , f 0 ) = { 1 − ∫ X √F ( X ) F 0 …

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

난의 편향 - 분산 트레이드 오프의 제 판독하고 통계적 학습 요소 되도록 상기 데이터 모델에서 발생하자 I은 29 페이지의 식 의심이 여기서 무작위 예상 값이 이고 분산 입니다. 모델의 예상 오차 값을 여기서 는 학습자 의 에 대한 예측입니다 . 책에 따르면 오류는 Y=f(x)+ϵY=f(x)+ϵ Y = f(x)+\epsilonϵϵ\epsilonϵ^=E[ϵ]=0ϵ^=E[ϵ]=0\hat{\epsilon} = E[\epsilon]=0E[(ϵ−ϵ^)2]=E[ϵ2]=σ2E[(ϵ−ϵ^)2]=E[ϵ2]=σ2E[(\epsilon - …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

상대적으로 낮은 차원 설정 (n >> p)에서 피처 선택을 위해 올가미를 사용하고 있습니다. 올가미 모델을 피팅 한 후, 0이 아닌 계수를 갖는 공변량을 사용하여 페널티가없는 모델을 피팅하려고합니다. 올가미가 나에게 줄 수없는 편견없는 견적을 원하기 때문에이 작업을 수행하고 있습니다. 또한 편견없는 추정치에 대한 p- 값과 신뢰 구간을 원합니다. 이 주제에 관한 …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

정규 분포의 경우 다음과 같이 표준 편차에 대한 편견 추정기가 있습니다. σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})} \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2} 이 결과가 잘 알려지지 않은 이유는 그것이 수입이 큰 문제가 아니라 주로 큐리오이기 때문인 것으로 보인다 . 이 스레드에서 증명이 이루어 집니다 . 정규 분포의 주요 특성을 활용합니다. 1σ2∑k=1n(xi−x¯)2∼χ2n−11σ2∑k=1n(xi−x¯)2∼χn−12 \frac{1}{\sigma^2} \sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2 \sim \chi^{2}_{n-1} 거기에서 약간의 …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

선형 혼합 모형의 임의 효과에 대한 모형 선택에 대한 다양한 설명은 REML을 사용하도록 지시합니다. 일부 수준에서 REML과 ML의 차이점을 알고 있지만 ML이 바이어스되어 REML을 사용해야하는 이유를 이해하지 못합니다. 예를 들어 ML을 사용하여 정규 분포 모형의 분산 모수에 대해 LRT를 수행하는 것이 잘못 되었습니까 (아래 코드 참조)? 모델 선택에서 ML보다 편견이 …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

편향 추정치 의 목표로 선형 / 물류 회귀 분석 를 가정합니다 . 과 는 추정에서 노이즈에 대해 매우 긍정적 이라고 확신합니다 .a 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 a1a2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 공동 공분산 있는 경우 답을 계산하거나 적어도 시뮬레이션 할 수 있습니다. 더 나은 방법이 있습니까, 많은 데이터에 대한 …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

선형 모델의 경우 OLS 솔루션은 매개 변수에 가장 적합한 선형 편향 추정기를 제공합니다. 물론 우리는 융기 회귀와 같은 낮은 분산에 대한 편견으로 거래 할 수 있습니다. 그러나 내 질문은 편견이 없다는 것입니다. 편향되지는 않지만 OLS 추정 매개 변수보다 분산이 큰 다소 일반적으로 사용되는 다른 추정기가 있습니까? 거대한 데이터 세트를 가지면 …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

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 

영국 학교에서 이해하는 것처럼 표준 편차는 다음을 사용하여 찾을 수 있습니다. 반면 미국 학교는 다음과 같이 가르칩니다. (어쨌든 기본 수준에서). 이것은 인터넷에서 검색 할 때 과거에 많은 학생들의 문제를 일으켰지 만 잘못된 설명을 찾았습니다. 왜 차이점이 있습니까? 간단한 데이터 세트에서 10 개의 값을 사용하면 잘못된 방법을 적용하면 (예 : 시험에서) …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

이 질문은 Galit Shmueli의 논문 "설명 또는 예측"을 참조 합니다. 구체적으로 1.5 절, "설명과 예측이 다르다"에서 Shmueli 교수는 다음과 같이 썼다. 설명 모델링에서 초점은 기본 이론의 가장 정확한 표현을 얻기 위해 편향을 최소화하는 데 있습니다. 내가 신문을 읽을 때마다 당황했습니다. 추정의 편향을 최소화하는 것은 어떤 의미에서 기본 이론을 가장 정확하게 …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

이것은 후속 조치이지만 이전 질문과 다른 질문입니다 . 나는 Wikipedia에서 " 중간 편향 추정기가 Laplace가 관찰 한 절대 편차 손실 함수와 관련한 위험을 최소화 한다"고 읽었습니다 . 그러나 내 Monte Carlo 시뮬레이션 결과는이 주장을 지원하지 않습니다. 나는 로그 정규 모집단 에서 나온 샘플을 가정합니다 . . . , X N …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad