Als «estimation» getaggte Fragen

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Bayesian vs Maximum Entropie

Angenommen, die Menge, auf die wir schließen wollen, ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wir wissen , ist alles , was die Verteilung von einem Satz kommt bestimmt, sagen, von einigen seiner Momente und wir haben ein vorrangiges .E.E.EQ.Q.Q Das Maximum-Entropie-Prinzip (MEP) besagt, dass das die...

bayesian estimation maximum-entropy
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Identifizierung des Parameterproblems

Ich kämpfe immer darum, das wahre Wesen der Identifikation in der Ökonometrie zu erreichen. Ich weiß, dass wir angeben, dass ein Parameter (z. B. ) identifiziert werden kann, wenn wir durch einfaches Betrachten seiner (gemeinsamen) Verteilung auf den Wert des Parameters schließen können. In einem...

estimation identifiability
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Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?

Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
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Post-hoc-Test nach 2-Faktor-Wiederholungsmessungen ANOVA in R?

Ich habe Probleme, eine Lösung für die Durchführung eines Post-hoc-Tests (Tukey HSD) nach einer ANOVA mit 2 Faktoren (beide innerhalb der Probanden) mit wiederholten Messungen in R zu finden. Für die ANOVA habe ich die aov-Funktion verwendet: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...

r anova repeated-measures post-hoc tukey-hsd goodness-of-fit curve-fitting sem latent-variable mplus anova post-hoc tukey-hsd markov-process image-processing r time-series causality granger-causality anova mixed-model lme4-nlme random-effects-model r matlab data-transformation multinomial notation estimation nonparametric logistic r missing-data multiple-imputation mice
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Demonstration der Stichprobenquantilvorspannung

Während einiger Simulationen wurde mir klar, dass das Probenquantil ein voreingenommener Schätzer des wahren Quantils ist. Und nach meinen Simulationen eine möglicherweise sehr voreingenommene. Ich war von diesem Ergebnis überrascht, da die empirische CDF nicht voreingenommen ist, aber nach...

estimation quantiles
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Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?

Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly...

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