Domande taggate «estimation»

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Perché le statistiche parametriche sarebbero mai state preferite rispetto alle non parametriche?
Qualcuno può spiegarmi perché qualcuno dovrebbe scegliere un parametro parametrico piuttosto che un metodo statistico non parametrico per test di ipotesi o analisi di regressione? Nella mia mente, è come andare per il rafting e la scelta di un orologio resistente non l'acqua, perché si potrebbe non bagnarlo. Perché non …
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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 la deviazione standard del campione è uno stimatore distorto di
Secondo l'articolo di Wikipedia sulla stima imparziale della deviazione standard il campione SD s=1n−1∑i=1n(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} è uno stimatore distorto della DS della popolazione. Indica che .E(s2−−√)≠E(s2)−−−−−√E(s2)≠E(s2)E(\sqrt{s^2}) \neq \sqrt{E(s^2)} NB. Le variabili casuali sono indipendenti e ognixi∼N(μ,σ2)xi∼N(μ,σ2)x_{i} \sim N(\mu,\sigma^{2}) La mia domanda è duplice: Qual è …
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Perché c'è una differenza tra il calcolo manuale di un intervallo di confidenza della regressione logistica del 95% e l'uso della funzione confint () in R?
Carissimi, ho notato qualcosa di strano che non posso spiegare, vero? In sintesi: l'approccio manuale al calcolo di un intervallo di confidenza in un modello di regressione logistica e la funzione R confint()danno risultati diversi. Ho attraversato la regressione logistica applicata di Hosmer & Lemeshow (2a edizione). Nel terzo capitolo …
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 
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Quale sarebbe un solido modello bayesiano per stimare la scala di una distribuzione approssimativamente normale?
Esistono numerosi stimatori di scala robusti . Un esempio notevole è la deviazione assoluta mediana che si riferisce alla deviazione standard come . In un quadro bayesiano esistono numerosi modi per stimare in modo robusto la posizione di una distribuzione approssimativamente normale (diciamo una Normale contaminata da valori anomali), ad …
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Se un intervallo credibile ha un precedente fisso, un intervallo di confidenza al 95% equivale a un intervallo credibile al 95%?
Sono molto nuovo nelle statistiche bayesiane e questa potrebbe essere una domanda sciocca. Tuttavia: Considera un intervallo credibile con un precedente che specifica una distribuzione uniforme. Ad esempio, da 0 a 1, dove 0 a 1 rappresenta l'intero intervallo di possibili valori di un effetto. In questo caso, un intervallo …
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