Perguntas com a marcação «blue»

Entendo que a diferença entre eles está relacionada ao fato de a variável de agrupamento no modelo ser estimada como um efeito fixo ou aleatório, mas não está claro para mim por que eles não são os mesmos (se não são os mesmos). Estou especificamente interessado em como isso funciona …

20 mixed-model  blue  blup  small-area-estimation 

Para um modelo linear, a solução OLS fornece o melhor estimador linear e imparcial para os parâmetros. É claro que podemos negociar um viés por uma variação menor, por exemplo, regressão de crista. Mas minha pergunta é sobre não ter viés. Existem outros estimadores que são um tanto usados, que …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

Estou lendo o teorema de Guass-Markov na wikipedia e esperava que alguém pudesse me ajudar a descobrir o ponto principal do teorema. Assumimos um modelo linear, em forma de matriz, é dado por: e nós estamos olhando para o azul, β .y=Xβ+ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta De acordo …

9 regression  least-squares  mse  blue 

Essa pergunta parece fundamental o suficiente para que eu esteja convencido de que foi respondida aqui em algum lugar, mas não a encontrei. Entendo que, se a variável dependente em uma regressão é normalmente distribuída, a probabilidade máxima e os mínimos quadrados comuns produzem as mesmas estimativas de parâmetro. Quando …

8 regression  maximum-likelihood  least-squares  blue 

Entendo o conceito de compensação de desvio e desvio. O viés baseado no meu entendimento representa o erro devido ao uso de um classificador simples (por exemplo: linear) para capturar um limite de decisão não linear complexo. Então, eu esperava que o estimador OLS tivesse alto viés e baixa variação. …

7 regression  machine-learning  least-squares  unbiased-estimator  blue