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].
La parola restringimento viene lanciata molto in alcuni ambienti. Ma cos'è il restringimento, non sembra esserci una definizione chiara. Se ho una serie temporale (o una raccolta di osservazioni di un certo processo) quali sono i diversi modi in cui posso misurare un qualche tipo di contrazione empirica sulla serie? …
Ho appena pensato a un modo pulito (non necessariamente buono) per creare stime di densità monodimensionali e la mia domanda è: Questo metodo di stima della densità ha un nome? In caso contrario, è un caso speciale di qualche altro metodo in letteratura? Ecco il metodo: Abbiamo un vettore che …
Ho un ampio set di dati di mercato aggregati sulle vendite di vino negli Stati Uniti e vorrei stimare la domanda di determinati vini di alta qualità. Queste quote di mercato sono state fondamentalmente derivate da un modello di utilità casuale nella forma dove include caratteristiche del prodotto rilevate, indica …
Ho alcune semplici domande concettuali che vorrei chiarire per quanto riguarda l'MLE (stima della massima verosimiglianza) e quale collegamento abbia, eventualmente, con EM (massimizzazione delle aspettative). A quanto ho capito, se qualcuno dice "Abbiamo usato l'MLE", significa automaticamente che hanno un modello esplicito del PDF dei loro dati? Mi sembra …
Ho dei problemi a comprendere statistiche complete complete? Sia una statistica sufficiente.T= Σ xioT=ΣxiT=\Sigma x_i Se con probabilità 1, per alcune funzioni , allora è una statistica completa sufficiente.gE[ g( T) ] = 0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Ma cosa significa? Ho visto esempi di uniformi e Bernoulli (pagina 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), ma non …
Di recente mi è capitato di leggere empiricamente Bayes (Casella, 1985, Un'introduzione all'analisi empirica dei dati di Bayes) e assomigliava molto al modello di effetti casuali; in quanto entrambi hanno stime ridotte alla media globale. Ma non l'ho letto fino in fondo ... Qualcuno ha qualche idea sulla somiglianza e …
Come definiamo uno stimatore per i dati provenienti da una distribuzione binomiale? Per i bernoulli posso pensare a uno stimatore che stima un parametro p, ma per il binomio non riesco a vedere quali parametri stimare quando abbiamo n la caratterizzazione della distribuzione? Aggiornare: Per stimatore intendo una funzione dei …
Esistono diversi metodi per la stima dei parametri. MLE, UMVUE, MoM, teoria delle decisioni e altri sembrano tutti avere un caso abbastanza logico per cui sono utili per la stima dei parametri. Qualcuno di questi metodi è migliore degli altri o è solo una questione di come definiamo lo stimatore …
La mia domanda è semplice: che cos'è la stima congiunta? E cosa significa nel contesto dell'analisi di regressione? Com'è fatto? Ho vagato nella potente Internet per un po 'di tempo ma non ho trovato risposte a queste domande.
Mi viene data una griglia di valori interi positivi. Questi numeri rappresentano un'intensità che dovrebbe corrispondere alla forza di convinzione di una persona che occupa quella posizione della griglia (un valore più alto che indica una convinzione più elevata). Una persona avrà in generale un'influenza su più celle della griglia.n …
Esiste una regola empirica o addirittura un modo per dire quanto dovrebbe essere grande un campione per stimare un modello con un determinato numero di parametri? Quindi, per esempio, se voglio stimare una regressione dei minimi quadrati con 5 parametri, quanto dovrebbe essere grande il campione? Importa quale tecnica di …
Chiuso . Questa domanda richiede dettagli o chiarezza . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiungi dettagli e chiarisci il problema modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Sto lavorando a un compito a casa in cui il mio professore vorrebbe che noi creassimo un …
Data la formula per la stima MAP di un parametro Perché è necessario un approccio MCMC (o simile), non posso semplicemente prendere la derivata, impostarla su zero e quindi risolvere il parametro?
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