Preguntas etiquetadas con consistency

Generalmente se refiere a una propiedad de un procedimiento estadístico para ir al lugar "correcto" cuando el tamaño de la muestra tiende a infinito, refiriéndose principalmente a los estimadores que convergen al valor verdadero del parámetro cuando los tamaños de la muestra divergen. Utilice también para la consistencia de Fisher, la propiedad de que un estimador cuando se aplica a la población completa da la respuesta correcta.

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¿Por qué la imparcialidad no implica coherencia?
Estoy leyendo aprendizaje profundo por Ian Goodfellow et al. Introduce el sesgo como donde y son el parámetro estimado y el parámetro real subyacente, respectivamente.Bias(θ)=E(θ^)−θBias(θ)=E(θ^)−θBias(\theta)=E(\hat\theta)-\thetaθ^θ^\hat\thetaθθ\theta La consistencia, por otro lado, está definida por lo que significa que para cualquier , comolimm→∞θ^m=θlimm→∞θ^m=θ\mathrm{lim}_{m\to\infty}\hat\theta_m=\thetaϵ>0ϵ>0\epsilon > 0P(|θ^m−θ|>ϵ)→0P(|θ^m−θ|>ϵ)→0P(|\hat\theta_m-\theta|>\epsilon)\to0m→∞m→∞m\to\infty Luego dice que la consistencia implica imparcialidad …

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