Dies ist ein Auszug aus "Moderne mathematische Statistik mit Anwendungen" von Devore et al. Was mich verwundert ist, dass der Schätzer nicht anders kann, als von abhängig zu sein , da die Stichprobe vom Parameter
Ich bin in einem der Online-Kurse auf diese Folien (Folie 16 und 17) gestoßen. Der Ausbilder versuchte zu erklären, wie die maximale posteriore Schätzung (MAP) tatsächlich die Lösung L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , wobei θ∗θ∗\theta^{*} der wahre Parameter...
Als einfaches Beispiel wird angenommen, dass es zwei lineare Regressionsmodelle gibt Modell 1 hat drei Prädiktoren x1a, x2bundx2c Modell 2 hat drei Prädiktoren aus Modell 1 und zwei zusätzliche Prädiktoren x2aundx2b Es gibt eine Populationsregressionsgleichung, bei der die erklärte...
Sei eine Zufallsstichprobe aus der N ( θ , θ 2 ) -Population, wobei θ ∈ R ist .(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 Ich suche den UMVUE von .θθ\theta Die Fugendichte von
Wir haben N Proben, , aus einer gleichmäßigen Verteilung wobei unbekannt ist. Schätzen Sie aus den Daten.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Also, Bayes 'Regel ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} und die...
Ich habe einige Daten und habe versucht, eine glatte Kurve daran anzupassen. Ich möchte jedoch nicht zu viele frühere Überzeugungen oder zu starke Vorurteile (mit Ausnahme derjenigen, die im Rest meiner Frage impliziert sind) oder bestimmte Verteilungen durchsetzen. Ich wollte es nur mit einer...
Sei eine Zufallsstichprobe aus einer Verteilung für . DhX1,...,XnX1,...,Xn X_1,
Ich habe einige Beobachtungen und möchte anhand dieser Beobachtungen Stichproben nachahmen. Hier betrachte ich ein nicht parametrisches Modell, insbesondere verwende ich die Kernel-Glättung, um eine CDF aus den begrenzten Beobachtungen zu schätzen. Dann ziehe ich zufällige Werte aus der erhaltenen...
Angenommen, wir haben eine Menge A und eine Teilmenge B. Wenn wir | A | kennen, können wir | B | berechnen durch Finden der Wahrscheinlichkeit p, dass ein Element, das gleichmäßig zufällig aus A ausgewählt wird, zu B gehört. Insbesondere | A | p = | B |. Angenommen, wir erzeugen n Elemente von A...
Einige Änderungen vorgenommen ... Diese Frage dient nur zum Spaß. Wenn es also keinen Spaß macht, können Sie sie gerne ignorieren. Ich bekomme bereits viel Hilfe von dieser Seite, damit ich nicht in die Hand beißen möchte, die mich füttert. Es basiert auf einem Beispiel aus dem wirklichen Leben...
Ich suche nach einer soliden Referenz (oder Referenzen) zu numerischen Optimierungstechniken, die sich an Statistiker richten, dh diese Methoden würden auf einige Standard-Inferenzprobleme angewendet (z. B. MAP / MLE in gängigen Modellen). Dinge wie Gradientenabstieg (gerade und stochastisch), EM...
Problem: Betrachten Sie zwei Autos (als Punktobjekte betrachtet) mit dem Namen Leader und Follower , die beide mit GPS-Geräten ausgestattet sind, die miteinander kommunizieren. Das Ziel von ist es, so genau wie möglich zu folgen , da sich dieser willkürlich in der Ebene bewegt. Vorausgesetzt, alle...
Ich schätze derzeit ein stochastisches Volatilitätsmodell mit Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden. Dabei implementiere ich Gibbs- und Metropolis-Stichprobenverfahren. Angenommen, ich nehme eher den Mittelwert der posterioren Verteilung als eine Zufallsstichprobe daraus. Wird dies allgemein als...
Angenommen, ich erstelle ein logistisches Regressionsmodell, bei dem die abhängige Variable binär ist und die Werte oder 1 annehmen kann . Die unabhängigen Variablen seien x 1 , x 2 , . . . , x m - es gibt m unabhängige Variablen. Nehmen wir an, für die k- te unabhängige Variable zeigt die...
Ich habe über MLE als Methode zur Erzeugung einer angepassten Verteilung gelesen. Ich bin auf eine Aussage gestoßen, die besagt, dass Schätzungen der maximalen Wahrscheinlichkeit "ungefähre Normalverteilungen haben". Bedeutet dies, dass die Modelle, die ich erhalte, normal verteilt werden, wenn ich...
Für Klassifizierungsprobleme habe ich neuronale Netze verwendet und Fehler vom Typ I und II unter Verwendung der Verwirrungsmatrix und ihrer Maße gemäß dieser Ressource ( Spiegel ) gemessen , was ziemlich einfach ist. Wie würde man bei einem Schätzungsproblem die Modellleistung bewerten?...
Wenn wir eine glmFunktion in R verwenden, wird standardmäßig die iterativ neu gewichtete Methode der kleinsten Quadrate (IWLS) verwendet, um die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung der Parameter zu ermitteln. Jetzt habe ich zwei Fragen. Garantieren IWLS-Schätzungen das globale Maximum der...
Die Anzahl der Unfälle pro Tag ist eine Poisson-Zufallsvariable mit dem Parameter . An 10 zufällig ausgewählten Tagen wurde die Anzahl der Unfälle mit 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1 beobachtet ein unvoreingenommener Schätzer von ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Ich habe versucht, dies auf folgende Weise zu...
Nehmen wir an, ich habe N Bälle in einer Tasche. Bei meinem ersten Zug markiere ich den Ball und setze ihn wieder in die Tasche. Wenn ich bei meiner zweiten Ziehung einen markierten Ball aufhebe, lege ich ihn wieder in die Tasche. Wenn ich jedoch einen nicht markierten Ball aufhebe, markiere ich...
Ich bin ziemlich neu in der Statistik (eine Handvoll Uni-Kurse für Anfänger) und habe mich über Stichproben aus unbekannten Distributionen gewundert. Wenn Sie keine Ahnung von der zugrunde liegenden Verteilung haben, gibt es eine Möglichkeit, zu "garantieren", dass Sie eine repräsentative...