Thống kê và dữ liệu lớn

Q & A cho những người quan tâm đến thống kê, học máy, phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu


4
Cách kiểm tra xem quy trình tạo chuỗi thời gian có thay đổi theo thời gian không
Vấn đề Tôi có dữ liệu chuỗi thời gian được tạo bởi một máy trong hai khoảng thời gian rời rạc - khoảng một tháng vào năm 2016 và một tháng khác vào năm 2018. Các chuyên gia tên miền đưa ra giả thuyết rằng tại mỗi thời điểm bước …




1
MLE của
Đặt là một mẫu ngẫu nhiên từ một bản phân phối với pdf X1,X2,X3,...,XnX1,X2,X3,...,XnX_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n}f(x;α,θ)=e−x/θθαΓ(α)xα−1I(0,∞)(x),α,θ>0f(x;α,θ)=e−x/θθαΓ(α)xα−1I(0,∞)(x),α,θ>0f(x;\alpha,\theta)=\frac{e^{-x/\theta}}{\theta^{\alpha}\Gamma(\alpha)}x^{\alpha-1}I_{(0,\infty)}(x ),\alpha,\theta>0 Tìm công cụ ước tính khả năng tối đa của và . Đặtαα\alphaθθ\thetaΨ(α)=dΓ(α)dαΨ(α)=dΓ(α)dα\Psi(\alpha)=\frac{d\Gamma(\alpha)}{d\alpha} Nỗ lực của tôi, L(α,θ)===∏i=1nf(xi)∏i=1ne−xi/θθαΓ(α)xα−1i1Γn(α)⋅θnα(∏i=1nxi)α−1exp(−∑i=1nxiθ)L(α,θ)=∏i=1nf(xi)=∏i=1ne−xi/θθαΓ(α)xiα−1=1Γn(α)⋅θnα(∏i=1nxi)α−1exp⁡(−∑i=1nxiθ)\begin{eqnarray*} \mathcal{L}(\alpha,\theta)&=&\prod_{i=1}^{n}f(x_i)\\ &=&\prod_{i=1}^{n}\frac{e^{-x_i/\theta}}{\theta^{\alpha}\Gamma(\alpha)}x_i^{\alpha-1}\\ &=&\frac{1}{\Gamma^{n}(\alpha)\cdot \theta^{n \alpha}}(\prod_{i=1}^{n}x_i)^{\alpha-1}\exp(-\sum_{i=1}^{n}\frac{x_i}{\theta}) \end{eqnarray*} ℓ(α,θ)δℓ(α,θ)δθ1θ2∑i=1nxiθ^=====−nlog(Γ(α))−nαlog(θ)+(α−1)∑i=1nlog(xi)−1θ∑i=1nxi−nαθ+1θ2∑i=1nxi=0nαθ∑ni=1xinα1αx¯ℓ(α,θ)=−nlog⁡(Γ(α))−nαlog⁡(θ)+(α−1)∑i=1nlog⁡(xi)−1θ∑i=1nxiδℓ(α,θ)δθ=−nαθ+1θ2∑i=1nxi=01θ2∑i=1nxi=nαθθ^=∑i=1nxinα=1αx¯\begin{eqnarray*} \ell(\alpha,\theta)&=&-n\log(\Gamma(\alpha))-n\alpha\log(\theta)+(\alpha-1)\sum_{i=1}^{n}\log(x_i)-\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^{n}x_i\\ \frac{\delta \ell(\alpha,\theta)}{\delta \theta}&=&-\frac{n\alpha}{\theta}+\frac{1}{\theta^2}\sum_{i=1}^{n}x_i=0\\ \frac{1}{\theta^2}\sum_{i=1}^{n}x_i&=&\frac{n\alpha}{\theta}\\ \hat{\theta}&=&\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n\alpha}\\ &=&\frac{1}{\alpha}\bar{x}\\ \end{eqnarray*} dℓ(α,θ^)dαlog(α)−Γ′(α)Γ(α)===−n⋅Γ′(α)Γ(α)−nlog(1αx¯)+∑i=1nlog(xi)=0−n⋅Γ′(α)Γ(α)+nlog(α)−nlog(x¯)+∑i=1nlog(xi)=0log(x¯)−∑ni=1log(xi)ndℓ(α,θ^)dα=−n⋅Γ′(α)Γ(α)−nlog⁡(1αx¯)+∑i=1nlog⁡(xi)=0=−n⋅Γ′(α)Γ(α)+nlog⁡(α)−nlog⁡(x¯)+∑i=1nlog⁡(xi)=0log⁡(α)−Γ′(α)Γ(α)=log⁡(x¯)−∑i=1nlog⁡(xi)n\begin{eqnarray*} \frac{d …








2
Thống kê mà không cần kiểm tra giả thuyết
Trong các bài đăng trên blog của mình, Andrew Gelman nói rằng anh ta không phải là người hâm mộ thử nghiệm giả thuyết Bayes (xem tại đây: http://andrewgelman.com/2009/02/26/why_i_dont_like/ ), và nếu tôi không phán đoán sai, tôi nghĩ anh ta cũng nói rằng thử nghiệm giả thuyết thường xuyên …


Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.