Perguntas com a marcação «estimators»

Estou realmente surpreso que ninguém parece ter perguntado isso já ... Ao discutir estimadores, dois termos freqüentemente usados ​​são "consistentes" e "imparciais". Minha pergunta é simples: qual é a diferença? As definições técnicas precisas desses termos são bastante complicadas e é difícil ter uma idéia intuitiva do que elas significam …

125 unbiased-estimator  estimators  consistency 

É óbvio muitas vezes por que alguém prefere um estimador imparcial. Mas, existem circunstâncias em que podemos realmente preferir um estimador tendencioso a um imparcial?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

A summary.rqfunção da vinheta quantreg fornece diversas opções para estimativas de erro padrão dos coeficientes de regressão quantílica. Quais são os cenários especiais em que cada um deles se torna ideal / desejável? "rank", que produz intervalos de confiança para os parâmetros estimados, invertendo um teste de rank como descrito …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

Como se pode calcular intervalos de confiança para valores-p e como o oposto da estimativa de intervalo é a estimativa pontual: O valor-p é uma estimativa pontual?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

Aprendi que uma estatística é um atributo que você pode obter de amostras. Pegando muitas amostras do mesmo tamanho, calculando esse atributo para todas elas e plotando o pdf, obtemos a distribuição do atributo correspondente ou a distribuição das estatísticas correspondentes. Também ouvi dizer que as estatísticas são feitas para …

30 terminology  estimators  definition 

Estou usando o sinal de intercalação para executar uma floresta aleatória validada cruzada em um conjunto de dados. A variável Y é um fator. Não há NaN, Inf ou NA no meu conjunto de dados. No entanto, ao executar a floresta aleatória, recebo Error in randomForest.default(m, y, ...) : NA/NaN/Inf …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

Em um modelo de regressão simples, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, os estimadores OLS pβ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS} e ββ^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} estão correlacionados. A fórmula para a correlação entre os dois estimadores é (se a derivou corretamente): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. Questões: Qual é a explicação intuitiva para …

25 regression  least-squares  estimators 

Houve alguma confusão na minha cabeça sobre dois tipos de estimadores do valor populacional do coeficiente de correlação de Pearson. A. Fisher (1915) mostrou que para a população normal bivariada, o empírico é um estimador negativamente tendencioso de ρ , embora o viés possa ser de uma quantidade praticamente considerável …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

Qual é a propriedade oracle de um estimador? Para quais objetivos de modelagem é relevante a propriedade do oráculo (preditivo, explicativo, ...)? As explicações teoricamente rigorosas e (especialmente) intuitivas são bem-vindas.

22 feature-selection  model-selection  estimators  oracle 

EDIT: Como esta pergunta foi inflada, um resumo: encontrando diferentes conjuntos de dados significativos e interpretáveis ​​com as mesmas estatísticas mistas (média, mediana, faixa intermediária e suas dispersões associadas e regressão). O quarteto de Anscombe (consulte Objetivo da visualização de dados de alta dimensão? ) É um exemplo famoso de …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

Qual é a relação entre estimador e estimativa?

21 estimation  terminology  estimators 

Eu queria saber se alguém sabe ou se existe um aplicativo nas estatísticas em que é necessária uma consistência forte de um estimador em vez de uma consistência fraca. Ou seja, uma consistência forte é essencial para o aplicativo e o aplicativo não funcionaria com consistência fraca.

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency 

Contexto O gaussiano multivariado aparece frequentemente no Machine Learning e os seguintes resultados são usados ​​em muitos livros e cursos de ML sem as derivações. Dados os dados na forma de uma matriz de dimensões , se assumirmos que os dados seguem uma distribuição gaussiana variável com os parâmetros mean …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

Fiz essa pergunta outro dia e nunca a havia considerado antes. Minha intuição vem das vantagens de cada estimador. A probabilidade máxima é de preferência quando estamos confiantes no processo de geração de dados porque, diferentemente do método dos momentos, ele utiliza o conhecimento de toda a distribuição. Como os …

17 mathematical-statistics  maximum-likelihood  estimators  method-of-moments 

Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste não-paramétrico como Mann-Whitney-U-testlevaria a mais informações …

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