Pertanyaan yang diberi tag «method-of-moments»

Penaksir kemungkinan maksimum (MLE) efisien secara asimptotik; kami melihat hasil praktis dalam hal mereka sering melakukan lebih baik daripada estimasi metode saat (MoM) (ketika mereka berbeda), bahkan pada ukuran sampel kecil Di sini 'lebih baik daripada' berarti dalam arti biasanya memiliki varians yang lebih kecil ketika keduanya tidak bias, dan …

57 estimation  maximum-likelihood  mse  method-of-moments  efficiency 

Estimasi kemungkinan maksimum seringkali menghasilkan estimasi bias (mis. Estimasi untuk varians sampel bias untuk distribusi Gaussian). Lalu apa yang membuatnya begitu populer? Mengapa persisnya itu digunakan begitu banyak? Juga, apa yang secara khusus membuatnya lebih baik daripada pendekatan alternatif - metode momen? Juga, saya perhatikan bahwa untuk Gaussian, penskalaan sederhana …

25 normal-distribution  maximum-likelihood  method-of-moments 

Mengapa dalam "Metode Momen", kami menyamakan momen sampel dengan momen populasi untuk menemukan estimator titik? Di mana logika di balik ini?

20 intuition  method-of-moments 

Kami biasanya diperkenalkan dengan metode penduga momen dengan "menyamakan momen populasi dengan sampel pendampingnya" hingga kami memperkirakan semua parameter populasi; sehingga, dalam kasus distribusi normal, kita hanya perlu momen pertama dan kedua karena mereka sepenuhnya menggambarkan distribusi ini. E(X)=μ⟹∑ni=1Xi/n=X¯E(X)=μ⟹∑i=1nXi/n=X¯E(X) = \mu \implies \sum_{i=1}^n X_i/n = \bar{X} E( X2) = μ2+ …

19 mathematical-statistics  lognormal  moments  method-of-moments 

Saya ditanya pertanyaan ini tempo hari dan tidak pernah mempertimbangkannya sebelumnya. Intuisi saya berasal dari kelebihan masing-masing estimator. Kemungkinan maksimum lebih disukai ketika kami yakin dalam proses menghasilkan data karena, tidak seperti metode momen, itu memanfaatkan pengetahuan dari seluruh distribusi. Karena penduga Kementerian Perindustrian hanya menggunakan informasi yang terdapat pada …

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

Saya mencoba memahami hubungan antara fungsi yang menghasilkan momen dan fungsi karakteristik. Fungsi penghasil momen didefinisikan sebagai: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp⁡(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!} + \dots + \frac{t^n E(X^n)}{n!} Menggunakan seri ekspansi , Saya dapat menemukan semua momen distribusi untuk variabel acak X.exp(tX)=∑∞0(t)n⋅Xnn!exp⁡(tX)=∑0∞(t)n⋅Xnn!\exp(tX) = \sum_0^{\infty} …

17 probability  moments  mgf  method-of-moments  characteristic-function 

Saya melihat disebutkan di berbagai tempat bahwa ANOVA melakukan estimasi menggunakan metode momen. Saya bingung dengan pernyataan itu karena, meskipun saya tidak terbiasa dengan metode momen, pemahaman saya adalah bahwa itu adalah sesuatu yang berbeda dan tidak setara dengan metode kemungkinan maksimum; di sisi lain, ANOVA dapat dilihat sebagai regresi …

13 anova  mixed-model  maximum-likelihood  method-of-moments 

Dapatkah seseorang menjelaskan kepada saya perbedaan antara metode saat dan GMM (metode umum saat), hubungan mereka, dan kapan satu atau yang lain harus digunakan?

13 estimation  method-of-moments  generalized-moments 

Secara umum sepertinya metode saat ini hanya cocok dengan rata-rata sampel yang diamati, atau varians dengan momen teoritis untuk mendapatkan estimasi parameter. Ini sering sama dengan MLE untuk keluarga eksponensial, saya kumpulkan. Namun, sulit untuk menemukan definisi yang jelas tentang metode momen dan diskusi yang jelas tentang mengapa MLE secara …

13 maximum-likelihood  method-of-moments 

Ada beberapa metode untuk estimasi parameter di luar sana. MLE, UMVUE, MoM, decision-theoretic, dan lain-lain semua sepertinya memiliki kasus yang cukup logis mengapa mereka berguna untuk estimasi parameter. Apakah ada satu metode yang lebih baik daripada yang lain, atau apakah itu hanya masalah bagaimana kita mendefinisikan apa penaksir "pas terbaik" …

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

Bagaimana saya menjelaskan Metode Generalized saat-saat dan bagaimana hal itu digunakan untuk non-ahli statistik? Sejauh ini saya akan membahas: ini adalah sesuatu yang kami gunakan untuk memperkirakan kondisi seperti rata-rata dan variasi berdasarkan sampel yang telah kami kumpulkan. Bagaimana saya menjelaskan bagian di mana Anda memperkirakan vektor parameter dengan meminimalkan …

11 generalized-moments  method-of-moments 

Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan softmaxfungsi di lapisan terakhir. Dengan demikian, saya dapat menggunakan 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Dalam sebagian besar mata kuliah teori probabilitas dasar, fungsi menghasilkan momen yang Anda katakan (mgf) berguna untuk menghitung momen dari variabel acak. Khususnya harapan dan varians. Sekarang di sebagian besar program contoh yang mereka berikan untuk harapan dan varians dapat diselesaikan secara analitis menggunakan definisi. Adakah contoh nyata dari distribusi …

8 probability  distributions  mathematical-statistics  mgf  method-of-moments