Domande taggate «estimation»

Questo tag è troppo generale; si prega di fornire un tag più specifico. Per domande sulle proprietà di stimatori specifici, utilizzare invece il tag [stimatori].

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Stima del bias del momento della distribuzione lognormale
Sto facendo qualche esperimento numerico che consiste nel campionare una distribuzione lognormale e provo a stimare i momenti con due metodi:X∼ L N( μ , σ)X~LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] Guardando la media campionaria diXnXnX^n Stimare e usando i mezzi di esempio per , e quindi usando il fatto che per …
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Come derivare la funzione di probabilità per la distribuzione binomiale per la stima dei parametri?
Secondo la probabilità e le statistiche di Miller e Freund per gli ingegneri, 8ed (pp.217-218), la funzione di probabilità da massimizzare per la distribuzione binomiale (prove di Bernoulli) è data come L ( p ) = ∏ni = 1pXio( 1 - p )1 - xioL(p)=Πio=1npXio(1-p)1-XioL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Come arrivare a …
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Stimatori incoerenti sono mai preferibili?
La coerenza è ovviamente uno stimatore di proprietà naturale e importante, ma ci sono situazioni in cui potrebbe essere meglio usare uno stimatore incoerente piuttosto che coerente? Più specificamente, ci sono esempi di uno stimatore incoerente che supera un ragionevole stimatore coerente per tutte le finite (rispetto ad alcune funzioni …
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Stima non distorta della matrice di covarianza per moltiplicare i dati censurati
Le analisi chimiche dei campioni ambientali sono spesso censurate di seguito ai limiti di segnalazione o ai vari limiti di rilevazione / quantificazione. Quest'ultimo può variare, generalmente in proporzione ai valori di altre variabili. Ad esempio, potrebbe essere necessario diluire un campione con un'alta concentrazione di un composto per l'analisi, …
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Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Quali sono i valori corretti per precisione e richiamo nei casi limite?
La precisione è definita come: p = true positives / (true positives + false positives) È corretto che, come true positivese false positivesavvicinarsi a 0, la precisione si avvicina a 1? Stessa domanda da ricordare: r = true positives / (true positives + false negatives) Attualmente sto implementando un test …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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