Perguntas com a marcação «estimation»

Realmente perplexo neste. Eu realmente gostaria de um exemplo ou situação em que um estimador B fosse consistente e tendencioso.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

A palavra encolhimento é muito difundida em certos círculos. Mas o que é encolhimento, não parece haver uma definição clara. Se eu tenho uma série temporal (ou qualquer coleção de observações de algum processo), quais são as diferentes maneiras de medir algum tipo de retração empírica na série? Quais são …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

MLE = Estimativa de Máxima Verossimilhança MAP = Máximo a posteriori O MLE é intuitivo / ingênuo, pois começa apenas com a probabilidade de observação dada o parâmetro (ou seja, a função de verossimilhança) e tenta encontrar o parâmetro que melhor se adequa à observação . Mas não leva em …

13 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

Eu apenas pensei em uma maneira pura (não necessariamente boa) de criar estimativas de densidade unidimensional e minha pergunta é: Esse método de estimativa de densidade tem um nome? Caso contrário, é um caso especial de algum outro método na literatura? Aqui está o método: Nós temos um vector X=[x1,x2,...,xn]X=[x1,x2,...,xn]X …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

Eu tenho um grande conjunto de dados de mercado agregados sobre as vendas de vinhos nos EUA e gostaria de estimar a demanda por determinados vinhos de alta qualidade. Estas partes de mercado foram basicamente derivadas a partir de um modelo de utilidade aleatória da forma vocêeu j t= X′j …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

Eu tenho algumas perguntas conceituais simples que gostaria de esclarecer sobre o MLE (Estimativa de Máxima Verossimilhança) e qual o vínculo que ele tem, se houver, com o EM (Maximização de Expectativas). Pelo que entendi, se alguém disser "Usamos o MLE", isso significa automaticamente que eles têm um modelo explícito …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

Estou com problemas para entender estatísticas completas suficientes? Seja uma estatística suficiente.T= Σ xEuT=ΣxEuT=\Sigma x_i Se com probabilidade 1, para alguma função , então é uma estatística suficiente.E[ g( T) ] = 0E[g(T)]=0 0E[g(T)]=0ggg Mas o que isso significa? Eu já vi exemplos de uniforme e Bernoulli (página 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf …

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory 

Recentemente, li sobre Bayes empírico (Casella, 1985, Uma introdução à análise de dados empíricos de Bayes) e parecia muito com o modelo de efeitos aleatórios; em que ambos têm estimativas reduzidas à média global. Mas eu não li completamente ... Alguém tem alguma idéia sobre a semelhança e as diferenças …

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

Como definimos um estimador para dados provenientes de uma distribuição binomial? Para bernoulli, posso pensar em um estimador estimando um parâmetro p, mas no binômio não consigo ver quais parâmetros estimar quando n caracterizamos a distribuição? Atualizar: Por estimador, entendo uma função dos dados observados. Um estimador é usado para …

12 estimation  binomial 

Existem alguns métodos para estimativa de parâmetros por aí. MLE, UMVUE, MoM, teoria da decisão e outros parecem ter um caso bastante lógico do motivo pelo qual são úteis para a estimativa de parâmetros. Existe um método melhor do que os outros, ou é apenas uma questão de como definimos …

12 estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  method-of-moments  umvue 

Minha pergunta é simples assim: o que é estimativa conjunta? E o que isso significa no contexto da análise de regressão? Como isso é feito? Eu vaguei na poderosa Internet por algum tempo, mas não encontrei respostas para essas perguntas.

12 regression  estimation  terminology 

Eu sou dado um grade de valores inteiros positivos. Esses números representam uma intensidade que deve corresponder à força de crença de uma pessoa que ocupa esse local na grade (um valor mais alto indicando uma crença mais alta). Uma pessoa em geral terá influência sobre várias células da grade.n …

12 estimation  normal-distribution  spatial 

Existe uma regra prática ou mesmo alguma maneira de dizer qual o tamanho de uma amostra para estimar um modelo com um determinado número de parâmetros? Então, por exemplo, se eu quiser estimar uma regressão de mínimos quadrados com 5 parâmetros, qual deve ser o tamanho da amostra? Importa qual …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

Fechado . Esta pergunta precisa de detalhes ou clareza . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Adicione detalhes e esclareça o problema editando esta postagem . Fechado há 2 anos . Estou trabalhando em uma tarefa de casa, onde meu professor gostaria que criassemos um verdadeiro …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

Dada a fórmula para a estimativa MAP de um parâmetro Por que é necessária uma abordagem MCMC (ou similar), eu não poderia simplesmente pegar a derivada, defini-la como zero e depois resolver o parâmetro?

11 bayesian  estimation  mcmc