Perguntas com a marcação «estimation»

Estou tentando estimar os parâmetros de uma distribuição gama que melhor se ajusta à minha amostra de dados. Eu só quero usar a média , std (e, portanto, a variação ) da amostra de dados, não os valores reais - já que esses nem sempre estarão disponíveis no meu aplicativo. …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

Estou tentando comparar a complexidade computacional / velocidade de estimativa de três grupos de métodos para regressão linear, conforme distinguido em Hastie et al. "Elementos da aprendizagem estatística" (2ª ed.), Capítulo 3: Seleção de subconjunto Métodos de encolhimento Métodos usando direções de entrada derivadas (PCR, PLS) A comparação pode ser …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

Digamos que eu tenha uma amostra e a amostra de bootstrap dessa amostra para um estastítico (por exemplo, a média). Como todos sabemos, esta amostra de bootstrap estima a distribuição amostral do estimador da estatística.χχ\chi Agora, a média dessa amostra de bootstrap é uma estimativa melhor da estatística da população …

18 estimation  bootstrap 

Uma sequência de estimadores UnUnU_n para um parâmetro θθ\theta é assintoticamente normal se n−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v). (fonte) Em seguida, chamamosvvva variação assintótica deUnUnU_n. Se essa variância for igual aolimite Cramer-Rao, dizemos que o estimador / sequência é assintoticamente eficiente. Pergunta: Por que usamos n−−√n\sqrt{n} em particular? Eu sei …

18 estimation  asymptotics  efficiency 

Recentemente, fiquei muito envergonhado quando dei uma resposta imediata sobre as estimativas imparciais da variância mínima para parâmetros de uma distribuição uniforme que estava completamente errada. Felizmente, fui imediatamente corrigido pelo cardeal e Henry, com Henry fornecendo as respostas corretas para o OP . Isso me fez pensar. Aprendi a …

18 estimation  point-estimation 

Eu tenho uma pergunta sobre o cálculo do fator de encolhimento de James-Stein no artigo de 1977 da Scientific American por Bradley Efron e Carl Morris, "Paradoxo de Estatísticas de Stein" . Reuni os dados para os jogadores de beisebol e eles são fornecidos abaixo: Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

Questão A variação de uma distribuição binomial negativa (NB) é sempre maior que sua média. Quando a média de uma amostra é maior que sua variância, a tentativa de ajustar os parâmetros de um RN com probabilidade máxima ou com estimativa de momento falhará (não há solução com parâmetros finitos). …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

Com um plano prévio, os estimadores ML (freqüentista - máxima verossimilhança) e MAP (bayesiano - máxima a posteriori) coincidem. De maneira mais geral, porém, estou falando de estimadores de pontos derivados como otimizadores de alguma função de perda. Ou seja, (Bayesian) x (x^(. ) = argminE ( L ( X- …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

Isso é em parte motivado pela pergunta a seguir e pela discussão a seguir. Suponha que a amostra iid seja observada, . O objetivo é estimar . Mas a amostra original não está disponível. Em vez disso, temos algumas estatísticas da amostra . Suponha que seja fixo. Como estimamos ? …

17 estimation  maximum-likelihood 

É suficiente mostrar que MSE = 0 como n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? Também li em minhas anotações algo sobre plim. Como encontro o plim e o uso para mostrar que o estimador é consistente?

17 estimation  convergence  consistency 

fundo Eu tenho uma variável com uma distribuição desconhecida. Eu tenho 500 amostras, mas gostaria de demonstrar a precisão com a qual posso calcular a variação, por exemplo, argumentar que um tamanho de amostra de 500 é suficiente. Também estou interessado em saber o tamanho mínimo da amostra que seria …

17 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

Atualmente, estou lendo "All of Statistics", de Larry Wasserman, e intrigado com algo que ele escreveu no capítulo sobre estimativa de funções estatísticas de modelos não paramétricos. Ele escreveu "Às vezes, podemos encontrar o erro padrão estimado de uma função estatística fazendo alguns cálculos. No entanto, em outros casos, não …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

Eu tenho usado IRLS (mínimos quadrados ponderados) iterativamente para minimizar as funções do seguinte formulário, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) onde é o número de instâncias de x_i \ in \ mathbb {R} , m \ in \ mathbb {R} é a estimativa robusta que eu …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

Suponha que temos dois pontos (a figura a seguir: círculos pretos) e queremos encontrar um valor para um terceiro ponto entre eles (cruz). De fato, vamos estimar isso com base em nossos resultados experimentais, os pontos negros. O caso mais simples é desenhar uma linha e depois encontrar o valor …

16 estimation  interpolation 

Eu conheço três métodos para fazer estimativa de parâmetros, ML, MAP e Bayes. E para a abordagem MAP e Bayes, precisamos escolher os anteriores para os parâmetros, certo? Digamos que eu tenho esse modelo , no qual são parâmetros, para fazer a estimativa usando MAP ou Bayes, li no livro …

16 bayesian  estimation  prior