Eine Methode zur Parameterschätzung durch Gleichsetzen von Stichproben- und Populationsmomenten und anschließendes Lösen der Gleichungen für die unbekannten Parameter.
Maximum Likelihood Estimators (MLE) sind asymptotisch effizient; Wir sehen das praktische Ergebnis darin, dass sie selbst bei kleinen Stichprobengrößen oftmals besser abschätzen als die Momentenmethode (MoM) (wenn sie sich unterscheiden) Hier bedeutet "besser als" in dem Sinne, dass typischerweise...
Die Maximum-Likelihood-Schätzung führt häufig zu verzerrten Schätzern (z. B. ist ihre Schätzung für die Stichprobenvarianz für die Gauß-Verteilung verzerrt). Was macht es dann so beliebt? Warum genau wird es so oft verwendet? Was macht es besonders besser als die alternative Methode der Momente?...
Warum setzen wir in "Methode der Momente" Stichprobenmomente mit Bevölkerungsmomenten gleich, um den Punktschätzer zu finden? Wo steckt die Logik
Wir werden in der Regel mit der Methode der Momentschätzer vertraut gemacht, indem wir "Populationsmomente ihrem Beispielgegenstück zuordnen", bis wir alle Populationsparameter geschätzt haben. so dass wir im Falle einer Normalverteilung nur den ersten und den zweiten Moment benötigen würden, weil...
Ich versuche den Zusammenhang zwischen der momenterzeugenden Funktion und der charakteristischen Funktion zu verstehen. Die Momenterzeugungsfunktion ist definiert als: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t...
Neulich wurde mir diese Frage gestellt und ich hatte sie noch nie in Betracht gezogen. Meine Intuition kommt von den Vorteilen jedes Schätzers. Die größte Wahrscheinlichkeit besteht darin, dass wir uns auf den Prozess der Datengenerierung verlassen können, da im Gegensatz zur Methode der Momente...
Kann mir jemand den Unterschied zwischen Momentenmethode und GMM (General Method of Moments), ihre Beziehung und wann sollte die eine oder andere verwendet
Ich sehe an verschiedenen Stellen erwähnt, dass ANOVA seine Schätzung mit der Methode der Momente durchführt. Diese Behauptung verwirrt mich, denn obwohl ich mit der Methode der Momente nicht vertraut bin, verstehe ich, dass sie etwas anderes ist als die Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit...
Im Allgemeinen scheint die Methode der Momente nur mit dem beobachteten Stichprobenmittelwert oder der Varianz mit den theoretischen Momenten übereinzustimmen, um Parameterschätzungen zu erhalten. Dies ist oft dasselbe wie MLE für exponentielle Familien, wie ich erfahre. Es ist jedoch schwierig,...
Es gibt eine ganze Reihe von Methoden zur Parameterschätzung. MLE, UMVUE, MoM, Entscheidungstheorie und andere scheinen alle einen ziemlich logischen Grund dafür zu haben, warum sie für die Parameterschätzung nützlich sind. Ist eine Methode besser als die andere, oder handelt es sich nur darum, wie...
Wie erkläre ich verallgemeinerte Methoden von Momenten und wie wird sie einem Nichtstatistiker verwendet? Bisher gehe ich mit: Es ist etwas, das wir verwenden, um Bedingungen wie Durchschnittswerte und Abweichungen basierend auf den von uns gesammelten Proben zu schätzen. Wie erkläre ich den Teil,...
Beispiele: Ich habe einen Satz in der Stellenbeschreibung: "Java Senior Engineer in UK". Ich möchte ein Deep-Learning-Modell verwenden, um es als zwei Kategorien vorherzusagen: English und IT jobs. Wenn ich ein traditionelles Klassifizierungsmodell verwende, kann es nur 1 Etikett mit...
In den meisten grundlegenden Kursen zur Wahrscheinlichkeitstheorie sind Ihre Funktionen zur Erzeugung des angegebenen Moments (mgf) nützlich, um die Momente einer Zufallsvariablen zu berechnen. Insbesondere die Erwartung und Varianz. In den meisten Kursen können die Beispiele für Erwartung und...
Eine Frage , wurde veröffentlicht hier (deleted jetzt) in Bezug auf die Parameter der Schätzdreiecksverteilung , die