Domande taggate «efficiency»

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Esempi in cui il metodo dei momenti può battere la massima probabilità in piccoli campioni?
Gli stimatori della massima verosimiglianza (MLE) sono asintoticamente efficienti; vediamo il risultato pratico in quanto spesso fanno meglio delle stime del metodo dei momenti (MoM) (quando differiscono), anche a campioni di piccole dimensioni Qui "meglio di" significa nel senso che in genere hanno una varianza minore quando entrambi sono imparziali …
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Perché
Una sequenza di stimatori per un parametro θ è asintoticamente normale se √UnUnU_nθθ\theta. (fonte) Chiamiamo quindivla varianza asintotica diUn. Se questa varianza è uguale allimite di Cramer-Rao, diciamo che lo stimatore / sequenza è asintoticamente efficiente.n−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v)vvvUnUnU_n Domanda: Perché usiamo in particolare?n−−√n\sqrt{n} So che per la media …
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Per quali distribuzioni (simmetriche) il campione significa uno stimatore più efficiente della mediana del campione?
Ho lavorato con la convinzione che la mediana del campione sia una misura più robusta della tendenza centrale rispetto alla media del campione, poiché ignora i valori anomali. Sono stato quindi sorpreso di apprendere (nella risposta a un'altra domanda ) che per i campioni prelevati da una distribuzione normale, la …
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Perché l'efficienza relativa asintotica del test di Wilcoxon
È noto che l'efficienza relativa asintotica (ARE) del test di rango firmato Wilcoxon è 3π≈ 0.9553π≈0,955\frac{3}{\pi} \approx 0.955rispetto altesttdi Student, se i dati sono tratti da una popolazione normalmente distribuita. Ciò vale sia per il test di base a un campione che per la variante per due campioni indipendenti (Wilcoxon-Mann-Whitney …
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OLS è asintoticamente efficiente sotto l'eteroscedasticità
So che OLS è imparziale ma non efficiente sotto l'eteroscedasticità in una regressione lineare. In Wikipedia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error Lo stimatore MMSE è asintoticamente imparziale e converge nella distribuzione alla distribuzione normale: , dove I (x) è l'informazione di Fisher di x. Pertanto, lo stimatore MMSE è asintoticamente efficiente.n--√( x^- x ) …
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