Bezieht sich im Allgemeinen auf eine Eigenschaft eines statistischen Verfahrens, an die "richtige" Stelle zu gelangen, wenn die Stichprobengröße gegen unendlich tendiert, und bezieht sich hauptsächlich auf Schätzer, die bei Abweichungen der Stichprobengrößen zum wahren Parameterwert konvergieren. Verwenden Sie auch für die Fisher-Konsistenz die Eigenschaft, dass ein Schätzer bei Anwendung auf die gesamte Population die richtige Antwort gibt.
Ich bin wirklich überrascht, dass das anscheinend noch niemand gefragt hat ... Bei der Diskussion von Schätzern werden häufig die Begriffe "konsistent" und "unvoreingenommen" verwendet. Meine Frage ist einfach: Was ist der Unterschied? Die genauen technischen Definitionen dieser Begriffe sind...
Wir gehen davon aus, dass unsere Statistik eine Funktion einiger Daten ist, die aus der Verteilungsfunktion . Die empirische Verteilungsfunktion unserer Stichprobe ist . So ist die Statistik als Zufallsvariable betrachtet und wird die Bootstrap - Version der Statistik. Wir verwenden als KS-AbstandX...
Konsistenz ist offensichtlich ein natürlicher und wichtiger Eigenschaftsschätzer, aber gibt es Situationen, in denen es besser ist, einen inkonsistenten Schätzer als einen konsistenten zu verwenden? Gibt es Beispiele für einen inkonsistenten Schätzer, der einen vernünftigen konsistenten Schätzer...
Ich habe mich gefragt, ob jemand weiß oder ob es eine Anwendung in der Statistik gibt, bei der eine starke Konsistenz eines Schätzers anstelle einer schwachen Konsistenz erforderlich ist. Das heißt, eine starke Konsistenz ist für die Anwendung wesentlich und die Anwendung würde bei einer schwachen...
Das Problem ist schon einmal aufgetaucht, aber ich möchte eine bestimmte Frage stellen, die versucht, eine Antwort zu finden, die es verdeutlicht (und klassifiziert): In "Poor Man's Asymptotics" wird klar unterschieden zwischen (a) eine Folge von Zufallsvariablen, die mit einer...
Reicht es aus zu zeigen, dass MSE = 0 als n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? Ich habe in meinen Notizen auch etwas über Plim gelesen. Wie finde ich plim und benutze es, um zu zeigen, dass der Schätzer konsistent
Ich denke, ich habe die mathematische Definition eines konsistenten Schätzers bereits verstanden. Korrigiere mich, wenn ich falsch liege: WnWnW_n ist ein konsistenter Schätzer für wennθθ\theta∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty}...
Zitat aus Wikipedia: In der Statistik ist ein konsistenter Schätzer oder ein asymptotisch konsistenter Schätzer ein Schätzer - eine Regel zum Berechnen von Schätzungen eines Parameters - mit der Eigenschaft, dass die resultierende Folge von Schätzungen mit zunehmender Anzahl verwendeter Datenpunkte...
Ich lese einen Kommentar zu einem Artikel und der Autor stellt fest, dass manchmal, auch wenn die Schätzer (ermittelt nach ML oder maximaler Quasilikelihood) nicht konsistent sind, die Potenz eines Likelihood-Ratio-Tests oder Quasi-Likelihood-Ratio-Tests immer noch konvergieren kann 1, da die...
Bedeutet jeder den anderen? Wenn nicht, impliziert das eine das andere? Warum Warum nicht? Dieses Problem trat als Antwort auf einen Kommentar zu einer Antwort auf, die ich hier gepostet habe . Obwohl die Google-Suche in den relevanten Begriffen nichts hervorbrachte, was besonders nützlich schien,...
Beim rechnerischen Lernen besagt das NFL-Theorem, dass es keinen universellen Lernenden gibt. Für jeden Lernalgorithmus gibt es eine Verteilung, die bewirkt, dass der Lernende mit hoher Wahrscheinlichkeit eine Hypotese mit einem großen Fehler ausgibt (obwohl es eine Hypotese mit geringem Fehler...
Ich habe den Begriff "root-n" konsistenter Schätzer oft gehört. Aufgrund der Ressourcen, von denen ich angewiesen wurde, dachte ich, dass ein konsistenter "root-n" -Schätzer Folgendes bedeutet: Der Schätzer konvergiert auf den wahren Wert (daher das Wort "konsistent"). Der Schätzer konvergiert mit...
Was wäre der richtige Weg, um die 3-Punkt-Schießkonsistenz eines NBA-Spielers zu bewerten / zu bestimmen? Zum Beispiel habe ich einen Spieler, der 37% aus der 3-Punkte-Reichweite schießt und das ganze Jahr über 200 Versuche unternimmt. Ich dachte darüber nach, den gleitenden Durchschnitt von 3...
Ich studiere das Gaußsche Mischungsmodell und stelle mir diese Frage selbst. Angenommen, die zugrunde liegenden Daten werden aus einer Mischung der Gaußschen Verteilung erzeugt und jeder von ihnen hat einen mittleren Vektor , wobei und jeder von ihnen die gleiche Ko- hat Varianzmatrix und nehmen...
Nehmen Sie die folgende lineare Beziehung an: , wobei die abhängige Variable ist, eine einzelne unabhängige Variable und der Fehlerterm.Yi=β0+β1Xi+uiYi=β0+β1Xi+uiY_i = \beta_0 + \beta_1 X_i + u_iYiYiY_iXiXiX_iuiuiu_i Nach Stock & Watson (Einführung in die Ökonometrie; Kapitel 4 ) ist die...
Ich lese Deep Learning von Ian Goodfellow et al. Es führt Bias als B i a s ( θ ) = E.( θ^) - θB.icheins(θ)=E.(θ^)- -θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\theta wo und werden die geschätzten Parameter und der zugrunde liegende reelle Parameter, respectively.θ^θ^\hat\thetaθθ\theta Konsistenz, auf der anderen...
Wir wissen, dass wenn ein Schätzer ein unverzerrter Schätzer von Theta ist und seine Varianz gegen 0 tendiert, während n gegen unendlich tendiert, er ein konsistenter Schätzer für Theta ist. Dies ist jedoch eine ausreichende und keine notwendige Bedingung. Ich suche ein Beispiel für einen Schätzer,...
Was ist die beste Vorgehensweise zum Trainieren und Bewerten eines Vorhersagealgorithmus für eine Zeitreihe? Zum Lernen von Algorithmen, die im Batch-Modus trainiert werden, kann ein naiver Programmierer den Rohdatensatz [(sample, expected prediction),...]direkt an die train()Methode des...