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...
Angenommen, ist ein unvoreingenommener Schätzer für . Dann ist natürlich . θE[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Wie erklärt man das einem Laien? In der Vergangenheit habe ich gesagt , dass Sie eine bessere Annäherung an erhalten, wenn...
Angenommen, wir haben Zugriff auf iid-Proben aus einer Verteilung mit dem wahren (unbekannten) Mittelwert und der Varianz μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2 , und wir möchten schätzen .μ2μ2\mu^2 Wie können wir einen unvoreingenommenen, immer positiven Schätzer dieser Größe konstruieren? Das Quadrat des...
Ich möchte den Mittelwert einer Funktion f schätzen, dh wobei und unabhängige Zufallsvariablen sind. Ich habe Samples von f, aber nicht iid: Es gibt iid Samples für und für jedes gibt es Samples von :X Y Y 1 , Y 2 , … Y n Y i n i X X i , 1 , X i , 2 , … , X i , n
Ich möchte einige Fakten zu Maximum Likelihood Estimators (MLEs) für logistische Regressionen verstehen. Stimmt es, dass die MLE für die logistische Regression im Allgemeinen voreingenommen ist? Ich würde Ja sagen". Ich weiß zum Beispiel, dass die Probendimension mit der asymptotischen Verzerrung...
Sei eine Zufallsstichprobe aus einer Verteilung für . DhX1,...,XnX1,...,Xn X_1,
Allgemeine Beschreibung Maximiert ein effizienter Schätzer (dessen Stichprobenvarianz gleich der Cramér-Rao-Grenze ist) die Wahrscheinlichkeit, nahe am wahren Parameter ?θθ\theta Angenommen, wir vergleichen die Differenz oder die absolute Differenz zwischen der Schätzung und dem wahren ParameterΔ^=...
Angenommen, wir ersetzen die Verlustfunktion der logistischen Regression (die normalerweise logarithmisch wahrscheinlich ist) durch die MSE. Das heißt, das logarithmische Quotenverhältnis muss immer noch eine lineare Funktion der Parameter sein, aber die Summe der quadratischen Differenzen zwischen...
Ich suche nach der richtigen Gleichung, um die gewichtete unverzerrte Stichproben-Kovarianz zu berechnen. Internetquellen sind zu diesem Thema ziemlich selten und verwenden alle unterschiedliche Gleichungen. Die wahrscheinlichste Gleichung, die ich gefunden habe, ist folgende: qj k= ∑N.i = 1wich(...
Angenommen, ich habe positive Parameter zum Schätzen von und deren entsprechenden unverzerrten Schätzungen, die von den Schätzern , dh , und so weiter.nnnμ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_nnnnμ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...
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...
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...
Ich verstehe die Angelegenheit in den Begriffen Unteranpassung / Überanpassung, aber ich habe immer noch Schwierigkeiten , die genaue Mathematik dahinter zu verstehen . Ich habe mehrere Quellen überprüft ( hier , hier , hier , hier und hier ), aber ich verstehe immer noch nicht, warum sich...
Laut Microsoft Excel-Hilfe: VAR verwendet die folgende Formel: Dabei ist x der Durchschnittswert der Stichprobe (Nummer 1, Nummer 2,…) und n die Stichprobengröße. Sollte es nicht n statt n - 1 im Nenner
Ich habe einen Parameter der zwischen . Nehmen wir an, ich kann ein Experiment durchführen und , wobei ein Standard-Gaußscher ist. Was ich brauche, ist eine Schätzung von θ, die 1) unvoreingenommen 2) fast sicher begrenzt ist. Voraussetzung (2) ist für mich
Ich betrachte die Stichproben-Kurtosis einer ziemlich verzerrten Zufallsvariablen, und die Ergebnisse scheinen inkonsistent zu sein. Um das Problem einfach zu veranschaulichen, habe ich mir die Beispielkurtose eines logarithmisch normalen Wohnmobils angesehen. In R (was ich langsam...
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...
Ich möchte den Parameter der Exponentialverteilung aus einer Stichprobenpopulation berechnen, die unter voreingenommenen Bedingungen aus dieser Verteilung entnommen wurde. Soweit ich weiß, ist für eine Stichprobe von n Werten der übliche Schätzer . Meine Stichprobe ist jedoch wie folgt...
Die Schiefe und Kurtosis sind definiert als: ζ4=E[(X-μ)4]ζ3= E.[ ( X.- μ )3]]E.[ ( X.- μ )2]]3 / 2= μ3σ3ζ3=E.[(X.- -μ)3]]E.[(X.- -μ)2]]3/.2=μ3σ3\zeta_3 = \frac{E[(X-\mu)^3]}{E[(X-\mu)^2]^{3/2}} = \frac{\mu_3}{\sigma^3} ζ4= E.[ ( X.- μ )4]]E.[ ( X.- μ )2]]2= μ4σ4ζ4=E.[(X.- -μ)4]]E.[(X.-...
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,...