Perguntas com a marcação «unbiased-estimator»

Refere-se a um estimador de um parâmetro de população que "atinge o valor real" em média. Ou seja, uma função dos dados observadosθ^ é um estimador imparcial de um parâmetro θ E se E(θ^)=θ. O exemplo mais simples de um estimador imparcial é a média da amostra como estimador da média da população.

8
Gere uma variável aleatória com uma correlação definida para uma (s) variável (s) existente (s)
Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis ​​resultantes em uma …
5
Como exatamente os estatísticos concordaram em usar (n-1) como o estimador imparcial da variação populacional sem simulação?
A fórmula para variação da computação possui no denominador:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} Eu sempre me perguntei o porquê. No entanto, ler e assistir a alguns bons vídeos sobre "por que" é, ao que parece, é um bom estimador imparcial da variação da população. Enquanto subestima e superestima …
2
Intuição por trás do porquê do paradoxo de Stein se aplicar apenas em dimensões
O exemplo de Stein mostra que a estimativa de máxima verossimilhança de nnn variáveis ​​normalmente distribuídas com médias μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n e variâncias 111 é inadmissível (sob uma função de perda quadrada) se n≥3n≥3n\ge 3 . Para uma prova clara, consulte o primeiro capítulo de Inferência em larga escala: Métodos empíricos de …
3
Interpretação do preditor e / ou resposta transformada em log
Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
6
Por que o denominador do estimador de covariância não deveria ser n-2 em vez de n-1?
O denominador do estimador de variância (imparcial) é pois existem observações e apenas um parâmetro está sendo estimado.nn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Da mesma forma, pergunto-me por que o denominador de covariância não deveria ser quando dois parâmetros estão sendo estimados?n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}
3
Por que existe uma diferença entre calcular manualmente um intervalo de confiança de 95% da regressão logística e usar a função confint () em R?
Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2ª edição). No terceiro …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
3
R: Floresta aleatória lançando NaN / Inf em erro de "chamada de função externa", apesar de nenhum NaN no conjunto de dados [fechado]
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 …
1
Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 
2
Encolhido
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 …
2
Correção de viés na variância ponderada
Para variação não ponderada , existe a variação da amostra corrigida por viés, quando a média foi estimada a partir dos mesmos dados: Var(X):=1Var ( X) : = 1n∑Eu( xEu- μ )2Var(X): =1n∑Eu(xEu-μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2Var ( X) : = 1n - 1∑Eu( xEu- E[ X] )2Var(X): =1n-1∑Eu(xEu-E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Estou …
Ao utilizar nosso site, você reconhece que leu e compreendeu nossa Política de Cookies e nossa Política de Privacidade.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.