«unbiased-estimator» 태그된 질문

(인구, 면적, 모양) 데이터베이스는 인구 / 지역의 상수 값을 각 모양 (Census block, tract, county, state 등과 같은 다각형)에 할당하여 인구 밀도를 매핑하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 인구는 일반적으로 다각형 내에 균일하게 분포되지 않습니다. Dasymetric mapping 은 보조 데이터를 사용하여 이러한 밀도 추정값을 조정하는 프로세스입니다. 이 최근 검토에서 알 …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

Gauss-Markov 정리는 OLS 추정기가 선형 회귀 모형에 가장 적합한 선형 비 편향 추정기라고 알려줍니다. 그러나 선형성과 편견에 신경 쓰지 않는다고 가정하십시오. 그런 다음 Gauss-Markov 가정 또는 다른 일반적인 가정 세트에서 가장 효율적인 선형 회귀 모델에 대한 다른 (비선형 / 바이어스 가능) 추정기가 있습니까? 물론 하나의 표준 결과가 있습니다. OLS 자체는 …

14 regression  unbiased-estimator 

나는 일관성 있고 무증상이라는 용어 사이의 차이점과 실제적인 차이에 대해 직관적 인 이해와 느낌을 얻으려고 노력하고 있습니다. 나는 그들의 수학적 / 통계적 정의를 알고 있지만 직관적 인 것을 찾고 있습니다. 나에게 그들의 개별 정의를 보면 거의 같은 것 같습니다. 나는 그 차이가 미묘해야한다는 것을 알고 있지만 나는 그것을 보지 못한다. …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

일부 연구를 위해 Error In Variable 모델에 대한 일부 구문 데이터를 연구하고 있습니다. 현재 단일 독립 변수가 있으며 종속 변수의 실제 값에 대한 분산을 알고 있다고 가정합니다. 따라서이 정보를 사용하여 종속 변수의 계수에 대한 편견 추정량을 얻을 수 있습니다. 모델: , Y=0.5(X)-(10)+E(2)여기서, E1~N(0,σ2)일부σ예2~N(0,1)엑스~= x + e1x~=x+e1\tilde{x} = x + e_1 …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

한다고 가정 평균 갖는 포아송 분포 따라 IID 랜덤 변수 . 수량의 편견 추정기가 없다는 것을 어떻게 증명할 수 있습니까? λ 1X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

가정 및Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) 나는에 관심이 있어요 . z에 대한 편견 추정기가 있습니까?zz=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz 심플한 추정기 \ 분 (\ 바 {X} \ 바 {Y}) \ 바 {X} 과 \ 바 {Y}의 샘플 수단 X …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

우리가 (측정 가능하고 적절하게 동작하는) 세트 을 가지고 있다고 가정하자 . 여기서 는 컴팩트하다. 또한, 우리가 걸쳐 균일 한 분포에서 샘플을 그릴 수 있다고 생각 르 베그 측정 WRT 우리가 측정 알고 . 예를 들어, 아마도 는 포함 하는 상자 입니다 .S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^nBBBBBBλ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot)λ(B)λ(B)\lambda(B)BBB[−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^nSSS 고정 경우 에서 점을 균일하게 샘플링하고 …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

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 …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

Bayes 추정기는 선택 바이어스에 면역성이 있습니까? 전체 게놈 서열 데이터와 같은 높은 차원의 추정에 대해 논의하는 대부분의 논문은 종종 선택 편향 문제를 제기합니다. 선택 편견은 수천 개의 잠재적 예측 변수가 있지만 선택되는 소수는 거의 없으며 선택된 소수에 대해서는 추론이 수행된다는 사실에서 비롯됩니다. 따라서 프로세스는 두 단계로 진행됩니다. (1) 예측 변수의 …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

나는 R의 lme4 패키지에 대한 Doug Bates의 이론 논문 을 읽고 혼합 모델의 핵심을 더 잘 이해하고 있으며 제한된 최대 우도 (REML)를 사용하여 분산을 추정하는 것에 대해 더 잘 이해하고 싶은 흥미로운 결과를 발견했습니다. . REML 기준의 3.3 절에서 분산 추정에 REML을 사용하는 것은 적합 선형 모형의 잔차 편차로부터 분산을 …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

AR ( ) 모델을 고려하십시오 ( 간단 성을 위해 평균이 0이라고 가정).피pp 엑스티=φ1엑스t - 1+ … +φ피엑스t - p+ε티xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t 대한 OLS 추정기 ( 조건부 최대 우도 추정량에 는 최근 스레드에 표시된 것처럼 바이어스 된 것으로 알려져 있습니다 .φ : …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

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 …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

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 …

10 variance  unbiased-estimator  estimators 

true (알 수 없음) mean 및 variance 가있는 분포에서 iid 샘플에 액세스 할 수 있고 를 추정한다고 가정 합니다.μ ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 우리는 어떻게이 양에 대한 편견없는 항상 긍정적 인 견적을 구성 할 수 있습니까? 샘플 평균 의 제곱을 취하는 것은 편향되어 있으며, esp. 만약 에 가까운 0 크다.μ~2μ~2\tilde{\mu}^2μμ\muσ2σ2\sigma^2 이것은 아마도 …

10 mean  unbiased-estimator