Perguntas com a marcação «unbiased-estimator»

Um banco de dados de (população, área, forma) pode ser usado para mapear a densidade populacional atribuindo um valor constante de população / área a cada forma (que é um polígono, como um bloco de recenseamento, área, município, estado, qualquer que seja). No entanto, as populações geralmente não são distribuídas …

14 modeling  unbiased-estimator  spatial 

Estou tentando obter uma compreensão intuitiva e sentir a diferença e a diferença prática entre o termo consistente e assintoticamente imparcial. Conheço suas definições matemáticas / estatísticas, mas estou procurando algo intuitivo. Para mim, olhando suas definições individuais, elas quase parecem ser a mesma coisa. Percebo que a diferença deve …

14 bias  convergence  unbiased-estimator  asymptotics  intuition 

Estou trabalhando em alguns dados sintáticos para o modelo Error In Variable para algumas pesquisas. Atualmente, tenho uma única variável independente e estou assumindo que conheço a variação do valor verdadeiro da variável dependente. Portanto, com essas informações, posso obter um estimador imparcial para o coeficiente da variável dependente. O …

13 regression  matlab  unbiased-estimator  errors-in-variables 

Suponha que X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} são suas variáveis ​​aleatórias que seguem a distribuição de Poisson com média λλ \lambda . Como posso provar que não existe um estimador imparcial da quantidade ?1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}

13 probability  poisson-distribution  unbiased-estimator  estimators  iid 

Suponha que e Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Estou interessado em . Existe um estimador imparcial para z ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz O estimador de simples onde ˉ x e ˉ y são médias das amostras de X …

13 random-variable  unbiased-estimator  minimum 

O teorema de Gauss-Markov nos diz que o estimador OLS é o melhor estimador linear imparcial para o modelo de regressão linear. Mas suponha que eu não me importe com linearidade e imparcialidade. Então, existe algum outro estimador (possível não linear / tendencioso) para o modelo de regressão linear que …

13 regression  unbiased-estimator 

Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes diferem entre PROC MIXEDe …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Suponha que tenhamos um conjunto (mensurável e adequadamente comportado) S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , onde BBB é compacto. Além disso, suponha que possamos extrair amostras da distribuição uniforme sobre BBB na medida de Lebesgue λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) e que conhecemos a medida λ(B)λ(B)\lambda(B) . Por exemplo, talvez BBB é uma caixa de [−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^n …

12 probability  monte-carlo  unbiased-estimator  measure-theory 

Cada um implica o outro? Se não, um implica o outro? Porque porque não? Esse problema surgiu em resposta a um comentário em uma resposta que eu publiquei aqui . Embora a busca no Google pelos termos relevantes não tenha produzido algo que pareça particularmente útil, notei uma resposta na …

12 mathematical-statistics  bias  unbiased-estimator  estimators  consistency 

Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de preditores …

11 bayesian  feature-selection  bias  unbiased-estimator  conjugate-prior 

Estou lendo o artigo da teoria de Doug Bates no pacote lme4 de R para entender melhor os detalhes dos modelos mistos e me deparei com um resultado intrigante que eu gostaria de entender melhor sobre o uso da máxima verossimilhança restrita (REML) para estimar a variação . Na seção …

11 maximum-likelihood  mixed-model  unbiased-estimator  hierarchical-bayesian  reml 

Considere um modelo AR ( ) (assumindo média zero por simplicidade):ppp xt= φ1 1xt - 1+ … + Φpxt - p+ εtxt=φ1 1xt-1 1+…+φpxt-p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t O estimador OLS (equivalente ao estimador condicional de verossimilhança máxima) para é conhecido por ser …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

Suponha que seja um estimador imparcial para . Então, é claro, . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE [ θ^∣ θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Como alguém explica isso a um leigo? No passado, o que eu disse é que se você calcula a média de vários valores de , …

10 bias  asymptotics  unbiased-estimator  estimators  communication 

Quero estimar a média de uma função f, ou seja, onde e são variáveis ​​aleatórias independentes. Eu tenho amostras de f, mas não de identificação: existem amostras de para e para cada há amostras de :EX,Y[f(X,Y)]EX,Y[f(X,Y)]E_{X,Y}[f(X,Y)]XXXYYYY1,Y2,…YnY1,Y2,…YnY_1,Y_2,\dots Y_nYiYiY_ininin_iXXXXi,1,Xi,2,…,Xi,niXi,1,Xi,2,…,Xi,niX_{i,1},X_{i,2},\dots, X_{i,n_i} Portanto, no total, tenho amostrasf(X1,1,Y1)…f(X1,n1,Y1)…f(Xi,j,Yi)…f(Xn,nn,Yn)f(X1,1,Y1)…f(X1,n1,Y1)…f(Xi,j,Yi)…f(Xn,nn,Yn)f(X_{1,1},Y_1) \dots f(X_{1,n_1},Y_1 ) \dots f(X_{i,j},Y_i) \dots f(X_{n,n_n},Y_n) …

10 variance  unbiased-estimator  estimators 

Suponha que tenhamos acesso a amostras de iid a partir de uma distribuição com média e variância verdadeira (desconhecida) e queremos estimar .μ 2μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Como podemos construir um estimador imparcial e sempre positivo dessa quantidade? Tomando o quadrado da amostra, a média é enviesada e superestima a …

10 mean  unbiased-estimator