Domande taggate «unbiased-estimator»

Si riferisce a uno stimatore di un parametro di popolazione che "raggiunge il valore reale" in media. Cioè, una funzione dei dati osservatiθ^è uno stimatore imparziale di un parametro se . L'esempio più semplice di uno stimatore imparziale è la media del campione come stimatore della media della popolazione. θE(θ^)=θ

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Modello per la stima della densità di popolazione
Un database di (popolazione, area, forma) può essere utilizzato per mappare la densità di popolazione assegnando un valore costante di popolazione / area a ciascuna forma (che è un poligono come un blocco censimento, tratto, contea, stato, qualunque cosa). Le popolazioni di solito non sono distribuite uniformemente nei loro poligoni, …
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Comprensione intuitiva della differenza tra coerente e asintoticamente imparziale
Sto cercando di ottenere una comprensione intuitiva e sentire la differenza e la differenza pratica tra il termine coerente e asintoticamente imparziale. Conosco le loro definizioni matematiche / statistiche, ma sto cercando qualcosa di intuitivo. Per me, guardando le loro definizioni individuali, sembrano quasi essere la stessa cosa. Mi rendo …
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Stimatore distorto per la regressione che ottiene risultati migliori di quello imparziale nel modello Error In Variables
Sto lavorando ad alcuni dati sintatici per il modello Error In Variable per alcune ricerche. Attualmente ho una singola variabile indipendente e presumo di conoscere la varianza per il valore reale della variabile dipendente. Quindi, con queste informazioni, posso ottenere uno stimatore imparziale per il coefficiente della variabile dipendente. Il …
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Stimatore discreto per la più piccola delle due variabili casuali
Supponiamo che X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) e Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Sono interessato a . Esiste uno stimatore imparziale perz=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz ? Lo stimatore semplice di cui e sono mezzi di esempio di e Y , ad esempio, è distorto (sebbene coerente). Tende a sottozotare z .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz …
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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà
Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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Stimatore discreto dell'esponenziale di misura di un insieme?
Supponiamo di avere un set (misurabile e ben educato) S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , dove BBB è compatto. Inoltre, supponiamo di poter prelevare campioni dalla distribuzione uniforme su BBB rispetto alla misura di Lebesgue λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) e di conoscere la misura λ(B)λ(B)\lambda(B) . Per esempio, forse BBB è una scatola [−c,c]n[−c,c]n[-c,c]^n contenente …
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Perché la massima probabilità limitata produce una stima (imparziale) migliore della varianza?
Sto leggendo il documento teorico di Doug Bates sul pacchetto lme4 di R per capire meglio l'astuzia dei modelli misti, e ho trovato un risultato intrigante che mi piacerebbe capire meglio, sull'utilizzo di REML (Limite massima verosimiglianza) per stimare la varianza . Nella sezione 3.3 sul criterio REML, afferma che …
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Stimatore non distorto per il modello AR (
Considera un modello AR ( ) (presupponendo media zero per semplicità):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Lo stimatore OLS (equivalente allo stimatore della massima verosimiglianza condizionale ) per è noto per essere distorto, come notato in un recente thread .φ:=(φ1,…,φp)φ:=(φ1,…,φp)\mathbf{\varphi} := (\varphi_1,\dotsc,\varphi_p) (Curiosamente, …
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Stimatore positivo non distorto per il quadrato della media
Supponiamo di avere accesso ai campioni iid da una distribuzione con media (varianza) vera (sconosciuta) e varianza , e vogliamo stimare .μ 2μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Come possiamo costruire uno stimatore imparziale, sempre positivo di questa quantità? Prendere il quadrato della media del campione è distorto e sopravvaluterà la quantità, …
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