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?
De acordo com Probability and Statistics for Engineers, de Miller e Freund, 8ed (pp.217-218), a função de probabilidade a ser maximizada para a distribuição binomial (ensaios de Bernoulli) é dada como L ( p ) = ∏ni = 1pxEu( 1 - p )1 - xEueu(p)=∏Eu=1npxEu(1-p)1-xEuL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Como chegar a …
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 …
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 …
É possível extrair pontos de dados da movimentação de dados médios? Em outras palavras, se um conjunto de dados tiver apenas médias móveis simples dos 30 pontos anteriores, é possível extrair os pontos de dados originais? Se sim, como?
Acabei de assistir a uma palestra sobre inferência estatística ("comparando proporções e médias"), parte de uma introdução ao curso on-line de estatísticas. O material fez tão pouco sentido para mim como sempre (agora eu já deveria ter visto esse material dezenas de vezes, espalhado nas últimas três décadas). Estou procurando …
Propriedade de invariância do MLE: se é o MLE de , então para qualquer função , o MLE de é . θ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaf( θ )f(θ)f(\theta)f( θ )f(θ)f(\theta)f( θ^)f(θ^)f(\hat{\theta}) Além disso, deve ser uma função individual.fff O livro diz: "Por exemplo, para estimar , o quadrado de uma média normal, o mapeamento …
Isso pode ser um pouco de uma pergunta filosófica, mas aqui vamos nós: Na teoria da decisão, o risco de um estimador de Bayes para é definido com relação a uma distribuição anterior on .θ∈q¸qθ^( X )θ^(x)\hat\theta(x)θ ∈ Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Agora, por um lado, para que o verdadeiro tenha gerado os …
Considere uma amostra aleatória que são as variáveis aleatórias iid que . Verifique se é uma estatística suficiente para .{X1,X2,X3}{X1,X2,X3}\{X_1,X_2,X_3\}XiXiX_iBernoulli(p)Bernoulli(p)Bernoulli(p)p∈(0,1)p∈(0,1)p\in(0,1)T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X1+2X2+X3T(X)=X_1+2X_2+X_3ppp Em primeiro lugar, como podemos encontrar a distribuição para ? Ou deve ser dividido em e isso seguirá ? Acho que não, porque note que todas as variáveis não são …
Estou trabalhando em algum software que deve determinar locais do mundo real (câmaras de velocidade de fe) a partir de vários relatórios baseados em GPS . Um usuário estará dirigindo ao relatar um local, portanto os relatórios serão muito imprecisos. Para resolver esse problema, tenho que agrupar relatórios sobre o …
Atualmente, estou estimando um modelo de volatilidade estocástica com os métodos Monte Carlo da Cadeia de Markov. Assim, estou implementando os métodos de amostragem de Gibbs e Metropolis. Supondo que eu considere a média da distribuição posterior, e não uma amostra aleatória, é isso que é comumente chamado de Rao-Blackwellization …