Pertanyaan yang diberi tag «unbiased-estimator»

Saya benar-benar terkejut bahwa tidak ada yang tampaknya sudah menanyakan hal ini ... Saat membahas penaksir, dua istilah yang sering digunakan adalah "konsisten" dan "tidak memihak". Pertanyaan saya sederhana: apa bedanya? Definisi teknis yang tepat dari istilah ini cukup rumit, dan sulit untuk mendapatkan intuitif merasakan apa yang mereka maksud …

125 unbiased-estimator  estimators  consistency 

Untuk studi simulasi saya harus membuat variabel acak yang menunjukkan korelasi (populasi) prefined ke variabel .YYY Saya melihat ke dalam Rpaket copuladan CDVineyang dapat menghasilkan distribusi multivarian acak dengan struktur ketergantungan yang diberikan. Namun, tidak mungkin untuk memperbaiki salah satu variabel yang dihasilkan ke variabel yang ada. Setiap ide dan …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Rumus untuk varian komputasi memiliki dalam penyebut:(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} Saya selalu bertanya-tanya mengapa. Namun, membaca dan menonton beberapa video bagus tentang "mengapa" itu tampaknya adalah penduga yang baik dan tidak bias dari varians populasi. Sedangkan meremehkan dan melebih-lebihkan varians populasi.(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) Yang saya ingin tahu, adalah bahwa …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

Contoh Stein menunjukkan bahwa estimasi kemungkinan maksimum nnn variabel terdistribusi normal dengan rata-rata μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n dan varians 111 tidak dapat diterima (di bawah fungsi kuadrat kerugian) iff n≥3n≥3n\ge 3 . Untuk bukti yang rapi, lihat bab pertama Inferensi Skala Besar: Metode Empiris Bayes untuk Estimasi, Pengujian, dan Prediksi oleh Bradley Effron. …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi bagaimana ini berubah ketika saya punya log(DV) = Intercept + B1*log(IV) …

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 

Saya bertanya-tanya apa yang bisa kita katakan, jika ada, tentang populasi berarti, ketika semua yang saya miliki adalah satu pengukuran, (ukuran sampel 1). Jelas, kami ingin memiliki lebih banyak pengukuran, tetapi kami tidak bisa mendapatkannya.y 1μμ\muy1y1y_1 Menurut saya, karena mean sampel, , sama dengan , maka . Namun, dengan ukuran …

43 mean  sample-size  small-sample  unbiased-estimator 

Sudah jelas berkali-kali mengapa seseorang lebih suka penduga yang tidak bias. Tetapi, adakah situasi di mana kita sebenarnya lebih suka penduga yang bias daripada yang tidak bias?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

Penyebut penduga varians (tidak bias) adalah n−1n−1n-1 karena ada nnn pengamatan dan hanya satu parameter yang diperkirakan. 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} Dengan cara yang sama saya bertanya-tanya mengapa penyebut kovarians tidak menjadi n−2n−2n-2 ketika dua parameter diperkirakan? 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}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

Dear everyone - Saya telah memperhatikan sesuatu yang aneh yang tidak dapat saya jelaskan, bukan? Singkatnya: pendekatan manual untuk menghitung interval kepercayaan dalam model regresi logistik, dan fungsi R confint()memberikan hasil yang berbeda. Saya telah melalui regresi logistik Terapan Hosmer & Lemeshow (edisi ke-2). Dalam bab ke-3 ada contoh menghitung …

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 

Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menggunakan tanda sisipan untuk menjalankan hutan acak lintas divalidasi atas dataset. Variabel Y adalah faktor. Tidak ada 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 

Ketika saya menggunakan GAM, itu memberi saya sisa DF adalah (baris terakhir dalam kode). Apa artinya? Melampaui contoh GAM, Secara umum, bisakah jumlah derajat kebebasan menjadi angka yang bukan bilangan bulat?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

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 

Saya mencoba belajar penguatan dan topik ini benar-benar membingungkan saya. Saya telah mengambil pengantar statistik, tetapi saya tidak bisa memahami topik ini secara intuitif.

22 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling 

Saya tahu untuk masalah reguler, jika kita memiliki penaksir tidak bias reguler terbaik, itu harus penaksir kemungkinan maksimum (MLE). Tetapi secara umum, jika kita memiliki MLE yang tidak bias, apakah itu juga akan menjadi penaksir tidak bias yang terbaik (atau mungkin saya harus menyebutnya UMVUE, asalkan memiliki varian terkecil)?

22 mathematical-statistics  maximum-likelihood  unbiased-estimator 

Ada beberapa kebingungan di kepala saya tentang dua jenis penduga nilai populasi dari koefisien korelasi Pearson. A. Fisher (1915) menunjukkan bahwa untuk populasi normal bivariat, empiris rrr adalah penaksir bias negatif dari ρρ\rho , meskipun bias bisa dibilang cukup besar hanya untuk ukuran sampel kecil ( n&lt;30n&lt;30n<30 ). Sampel rrr …

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

Untuk varians tak tertimbang terdapat varians sampel yang dikoreksi bias, ketika rerata diperkirakan dari data yang sama: Var(X):=1Var ( X) : = 1n∑saya( xsaya- μ )2Var(X): =1n∑saya(xsaya-μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2Var ( X) : = 1n - 1∑saya( xsaya- E[ X] )2Var(X): =1n-1∑saya(xsaya-E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 Saya sedang mencari mean dan varian tertimbang, …

22 variance  unbiased-estimator  weighted-mean  weighted-data  bias-correction