Ich verwende Lasso für die Merkmalsauswahl in einer relativ niedrigen Maßeinstellung (n >> p). Nach dem Anpassen eines Lasso-Modells möchte ich die Kovariaten mit Koeffizienten ungleich Null verwenden, um ein Modell ohne Abzug anzupassen. Ich mache das, weil ich unvoreingenommene Schätzungen...
Für die Normalverteilung gibt es einen unverzerrten Schätzer für die Standardabweichung, gegeben durch: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})}...
Soweit ich weiß, lehren die britischen Schulen, dass die Standardabweichung wie folgt ermittelt wird: in der Erwägung, dass US-Schulen unterrichten: (auf einer grundlegenden Ebene sowieso). Dies hat in der Vergangenheit eine Reihe von Problemen meiner Schüler verursacht, da sie im Internet gesucht...
Für ein lineares Modell bietet die OLS-Lösung den besten linearen unverzerrten Schätzer für die Parameter. Natürlich können wir eine Tendenz für eine geringere Varianz eintauschen, z. B. eine Kammregression. Aber meine Frage bezieht sich darauf, keine Vorurteile zu haben. Gibt es andere Schätzer,...
Diese Frage bezieht sich auf Galit Shmuelis Aufsatz "To Explain or to Predict" . Im Einzelnen schreibt Professor Shmueli in Abschnitt 1.5, "Erklärung und Vorhersage sind unterschiedlich": Bei der erklärenden Modellierung liegt der Schwerpunkt auf der Minimierung der Verzerrung, um die genaueste...
Verschiedene Beschreibungen zur Modellauswahl für zufällige Effekte von linearen gemischten Modellen weisen an, REML zu verwenden. Ich kenne den Unterschied zwischen REML und ML auf einer bestimmten Ebene, aber ich verstehe nicht, warum REML verwendet werden sollte, weil ML voreingenommen ist. Ist...
Angenommen, Sie passen eine lineare / logistische Regression mit dem Ziel einer unverzerrten Schätzung von . Sie sind sehr zuversichtlich, dass sowohl als auch in Bezug auf das Rauschen in ihren Schätzungen sehr positiv sind.a 1G( y) = a0+ a1⋅ x1+ a2⋅ x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1...
Der übliche Ansatz zur Schätzung der Parameter einer Normalverteilung besteht darin, den Mittelwert und die Standardabweichung / Varianz der Stichprobe zu verwenden. Wenn es jedoch einige Ausreißer gibt, sollten der Median und die mediane Abweichung vom Median viel robuster sein, oder? Bei...
Dies ist eine Folgefrage, aber auch eine andere Frage als meine vorherige . Ich habe auf Wikipedia gelesen, dass " ein median-unverzerrter Schätzer das Risiko in Bezug auf die von Laplace beobachtete absolute Abweichungsverlustfunktion minimiert ". Meine Monte-Carlo-Simulationsergebnisse stützen...
Eine Datenbank mit (Bevölkerung, Fläche, Form) kann verwendet werden, um die Bevölkerungsdichte abzubilden, indem jeder Form ein konstanter Wert für Bevölkerung / Fläche zugewiesen wird (dies ist ein Polygon wie ein Zensusblock, ein Gebiet, eine Grafschaft, ein Bundesland usw.). Die Populationen...
Ich versuche, ein intuitives Verständnis und Gefühl für den Unterschied und den praktischen Unterschied zwischen dem Begriff konsistent und asymptotisch unvoreingenommen zu bekommen. Ich kenne ihre mathematischen / statistischen Definitionen, suche aber etwas Intuitives. Wenn ich ihre individuellen...
Angenommen, X0, X1, … , XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} sind Zufallsvariablen, die der Poisson-Verteilung mit dem Mittelwert folgen . Wie kann ich nachweisen, dass es keinen unvoreingenommenen Schätzer für die Menge ?λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Angenommen, X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) und Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Ich interessiere mich für z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y) . Gibt es einen unvoreingenommene Schätzer für zzz ? Der einfache Schätzer von bei dem ˉ x...
Ich arbeite an einigen syntaktischen Daten für das Error-In-Variable-Modell für einige Untersuchungen. Derzeit habe ich eine einzige unabhängige Variable und gehe davon aus, dass ich die Varianz für den wahren Wert der abhängigen Variablen kenne. Mit diesen Informationen kann ich also einen...
Das Gauß-Markov-Theorem besagt, dass der OLS-Schätzer der beste lineare unverzerrte Schätzer für das lineare Regressionsmodell ist. Angenommen, mir geht es nicht um Linearität und Unparteilichkeit. Gibt es dann einen anderen (möglichen nichtlinearen / voreingenommenen) Schätzer für das lineare...
Angenommen, wir haben eine (messbare und angemessen gut erzogene) Menge S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , wobei BBB kompakt ist. Nehmen wir außerdem an, wir können Proben aus der gleichmäßigen Verteilung über BBB über das Lebesgue-Maß λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) und das Maß λ(B)λ(B)\lambda(B)...
Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade...
Ich lese Doug Bates ' Theoriepapier über Rs lme4-Paket, um das Wesentliche gemischter Modelle besser zu verstehen, und bin auf ein faszinierendes Ergebnis gestoßen, das ich besser verstehen möchte, wenn es darum geht, die Varianz mithilfe der eingeschränkten maximalen Wahrscheinlichkeit (REML) zu...
Sind Bayes-Schätzer immun gegen Selektionsverzerrungen? Die meisten Veröffentlichungen, in denen die Schätzung in hoher Dimension erörtert wird, z. B. Daten zur gesamten Genomsequenz, werfen häufig das Problem der Selektionsverzerrung auf. Die Auswahlverzerrung ergibt sich aus der Tatsache, dass,...
Betrachten Sie ein AR ( ) -Modell (der Einfachheit halber wird ein Mittelwert von Null angenommen):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 Es ist bekannt, dass der OLS-Schätzer (äquivalent zum Schätzer für bedingte maximale...