Domande taggate «estimation»

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Stimare la velocità con cui la deviazione standard viene ridimensionata con una variabile indipendente
Ho un esperimento in cui sto prendendo le misure di una variabile normalmente distribuita ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) Tuttavia, esperimenti precedenti hanno fornito alcune prove del fatto che la deviazione standard è una funzione affine di una variabile indipendente , vale a direXσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim …

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Stimatore James-Stein con varianze ineguali
Ogni affermazione che trovo dello stimatore di James-Stein presuppone che le variabili casuali stimate abbiano la stessa (e unità) varianza. Ma tutti questi esempi menzionano anche che lo stimatore JS può essere usato per stimare quantità senza nulla a che fare l'una con l'altra. L' esempio di Wikipedia è la …



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Esempio di massima stima a posteriori
Ho letto della stima della massima verosimiglianza e della massima stima a posteriori e finora ho incontrato esempi concreti solo con la stima della massima verosimiglianza. Ho trovato alcuni esempi astratti di massima stima a posteriori, ma nulla di concreto ancora con numeri su di esso: S Può essere molto …


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Riferimento per ?
Nella sua risposta alla mia domanda precedente, @Erik P. dà l'espressione dove è l' eccesso di curtosi della distribuzione. Viene fornito un riferimento alla voce di Wikipedia sulla distribuzione della varianza di esempio , ma la pagina di Wikipedia dice "citazione necessaria".κV a r [ s2] = σ4( 2n - …


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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 


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Come stimare l'accuratezza di un integrale?
Una situazione estremamente comune nella computer grafica è che il colore di alcuni pixel è uguale all'integrale di alcune funzioni con valori reali. Spesso la funzione è troppo complicata per essere risolta analiticamente, quindi ci rimane un'approssimazione numerica. Ma la funzione è spesso molto costosa da calcolare, quindi siamo fortemente …


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Sull'esistenza di UMVUE e la scelta dello stimatore della popolazione
Let essere un campione casuale tratto da della popolazione in cui .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Sto cercando l'UMVUE di .θθ\theta La densità congiunta di è(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , dove e .h(x)=1g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf x)=1 Qui, dipende da \ theta e da …

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UMVUE di
Sia un campione casuale dalla densità( X 1 , X 2 , … , X n ) (X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n)f θ ( x ) = θ x θ - 1 1 0 < x < 1,θ > 0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 Sto cercando di trovare l'UMVUE di θ1 + θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} . La densità congiunta …

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Divergenza di Kullback-Leibler per due campioni
Ho cercato di implementare una stima numerica della divergenza di Kullback-Leibler per due campioni. Per eseguire il debug dell'implementazione, estrarre i campioni da due distribuzioni normali e .N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1)N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) Per una semplice stima ho generato due istogrammi e ho provato ad approssimare numericamente l'integrale. Mi sono bloccato …

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