Câu hỏi được gắn thẻ «estimation»

Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Tôi cần "học" phân phối một gaussian bivariate với một vài mẫu, nhưng một giả thuyết tốt về phân phối trước, vì vậy tôi muốn sử dụng phương pháp bayesian. Tôi định nghĩa trước của tôi: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Cách tiếp cận phổ biến để ước tính các tham số của phân phối chuẩn là sử dụng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn / phương sai mẫu. Tuy nhiên, nếu có một số ngoại lệ, độ lệch trung bình và độ lệch trung bình so với trung …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

Giả sử tôi có một tập hợp lớn các giá trị đôi khi lặp lại. Tôi muốn ước tính tổng số giá trị duy nhất trong tập lớn.SSS Nếu tôi lấy một mẫu ngẫu nhiên các giá trị và xác định rằng nó chứa các giá trị duy nhất T …

15 estimation  sampling 

Tôi đang cố gắng sử dụng hàm ' mật độ ' trong R để thực hiện ước tính mật độ hạt nhân. Tôi gặp một số khó khăn giải thích kết quả và so sánh bộ dữ liệu khác nhau như có vẻ như diện tích dưới đường cong không …

15 r  estimation  pdf  kernel-smoothing  auc 

Jeffrey Wooldridge trong Phân tích kinh tế học về mặt cắt ngang và dữ liệu bảng (trang 357) nói rằng Hessian theo kinh nghiệm "không được đảm bảo là xác định dương, hoặc thậm chí là bán chính xác, đối với mẫu cụ thể mà chúng tôi đang làm việc.". …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

Tôi lấy ý tưởng về co rút James-Stein (nghĩa là hàm phi tuyến của một quan sát đơn lẻ của một vectơ có thể là các ước lượng độc lập có thể là một ước lượng tốt hơn về phương tiện của các biến ngẫu nhiên, trong đó 'tốt hơn' …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Tôi có dữ liệu về nhân viên của một công ty lớn của Ý trong hơn mười năm và tôi muốn xem khoảng cách giới tính trong thu nhập nam-nữ đã thay đổi theo thời gian như thế nào. Với mục đích này, tôi chạy OLS gộp: trong đó là …

15 hypothesis-testing  estimation  econometrics  fixed-effects-model 

Tôi biết 3 phương pháp để thực hiện ước lượng tham số, phương pháp ML, MAP và Bayes. Và đối với cách tiếp cận MAP và Bayes, chúng ta cần chọn các linh mục cho các tham số, phải không? Giả sử tôi có mô hình này , trong đó …

15 bayesian  estimation  prior 

Tôi đang cố gắng để hiểu một số giấy tờ của Mark van der Laan. Ông là một nhà thống kê lý thuyết tại Berkeley, nghiên cứu về các vấn đề chồng chéo đáng kể với học máy. Một vấn đề đối với tôi (bên cạnh toán học sâu) là …

15 mathematical-statistics  estimation  nonparametric  autocorrelation  censoring 

Tôi nghĩ rằng, tôi đã hiểu định nghĩa toán học của một công cụ ước lượng nhất quán. Sửa lỗi cho tôi nếu tôi sai: WnWnW_n là một công cụ ước tính nhất quán choθθ\theta if∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0, \quad \forall\theta \in \Theta Trong đó, …

14 estimation  consistency 

Tôi tự hỏi nếu ước tính khả năng tối đa từng được sử dụng trong thống kê. Chúng tôi tìm hiểu khái niệm về nó nhưng tôi tự hỏi khi nó thực sự được sử dụng. Nếu chúng ta giả sử phân phối dữ liệu, chúng ta sẽ tìm thấy …

14 estimation  maximum-likelihood 

Đặt là ước tính khả năng tối đa của một tham số thực của một số mô hình. Khi số điểm dữ liệu tăng lên, lỗi thường giảm khi O (1 / \ sqrt n) . Sử dụng bất đẳng thức tam giác và tính chất của kỳ vọng, có …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

Trong những trường hợp nhất định, Jeffreys trước cho một mô hình đa chiều đầy đủ generaly coi là không đầy đủ, đây là ví dụ trường hợp của: (Trong đó ε ~ N ( 0 , σ 2 ) , với μ và σ chưa biết), nơi những điều …

14 distributions  bayesian  estimation  prior  jeffreys-prior 

Trong một biến thể về vấn đề của người thu thập phiếu giảm giá , bạn không biết số lượng phiếu giảm giá và phải xác định điều này dựa trên dữ liệu. Tôi sẽ coi đây là vấn đề cookie may mắn: Cho một số lượng không rõ các …

14 estimation  coupon-collector-problem