Preguntas etiquetadas con estimation

Sé que esto podría ser un poco complicado, estadísticamente, pero este es mi problema. Tengo muchos datos de rango, es decir, el tamaño mínimo, máximo y de muestra de una variable. Para algunos de estos datos también tengo una media, pero no muchos. Quiero comparar estos rangos entre sí para …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

Estoy interesado en obtener una estimación imparcial de R2R2R^2 en una regresión lineal múltiple. Al reflexionar, puedo pensar en dos valores diferentes que una estimación imparcial de R2R2R^2 podría estar tratando de igualar. Fuera de la muestra :R2R2R^2 el r-cuadrado que se obtendría si la ecuación de regresión obtenida de …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

He leído que la prueba de Kolmogorov-Smirnov no debe usarse para evaluar la bondad de ajuste de una distribución cuyos parámetros se han estimado a partir de la muestra. ¿Tiene sentido dividir mi muestra en dos y usar la primera mitad para la estimación de parámetros y la segunda para …

14 estimation  fitting  kolmogorov-smirnov 

Esta pregunta está inspirada en un mini-juego de Pokemon Soulsilver: Imagine que hay 15 bombas ocultas en esta área de 5x6 (EDITAR: máximo 1 bomba / celda): Ahora, ¿cómo calcularía la probabilidad de encontrar una bomba en un campo específico, dados los totales de fila / columna? Si observa la …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

Estoy revisando un documento que usa la desigualdad del oráculo para probar algo, pero no puedo entender lo que está tratando de hacer. Cuando busqué en línea sobre 'Oracle Inequality', algunas fuentes me dirigieron al artículo "Candes, Emmanuel J. 'Estimación estadística moderna a través de las desigualdades del oráculo'. "que …

14 mathematical-statistics  estimation  probability-inequalities  inequality  oracle 

MLE = Estimación de máxima verosimilitud MAP = Máximo a posteriori MLE es intuitivo / ingenuo en el sentido de que comienza solo con la probabilidad de observación dado el parámetro (es decir, la función de probabilidad) y trata de encontrar el parámetro que mejor concuerde con la observación . …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

Versión corta: ¿Cuál es el método más eficiente computacionalmente para estimar el modo de un conjunto de datos multidimensional, muestreado a partir de una distribución continua? Versión larga: tengo un conjunto de datos que necesito para estimar el modo. La moda no coincide con la media o la mediana. A …

14 estimation  multivariate-analysis  continuous-data  mode 

Sean Y 1 , Y 2 , Y 3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3 e Y 4Y4Y_4 cuatro variables aleatorias tales que E ( Y 1 ) = θ 1 - θ 3 ; E ( Y 2 ) = θ 1 + θ 2 - θ 3 ; E ( Y 3 ) = …

13 self-study  estimation  inference 

Entonces, tengo un proceso aleatorio que genera variables aleatorias distribuidas normalmente XXX. Aquí está la función de densidad de probabilidad correspondiente: Quería estimar la distribución de unos pocos momentos de esa distribución original, digamos el primer momento: la media aritmética. Para hacerlo, dibujé 100 variables aleatorias 10000 veces para poder …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

Estoy relativamente familiarizado con la distinción entre los términos estadística y parámetro. Veo una estadística como el valor obtenido al aplicar una función a los datos de la muestra. Sin embargo, la mayoría de los ejemplos de parámetros se relacionan con la definición de una distribución paramétrica. Un ejemplo común …

13 estimation  terminology  sample  population 

Esta pregunta está motivada por esta . Busqué dos fuentes y esto es lo que encontré. A. van der Vaart, Estadísticas asintóticas: Rara vez es posible calcular explícitamente la probabilidad de un perfil, pero su evaluación numérica a menudo es factible. Entonces, la probabilidad de perfil puede servir para reducir …

13 estimation  maximum-likelihood  likelihood  asymptotics  profile-likelihood 

Supongamos que tenemos dos estimadores α1α1\alpha_1 y α2α2\alpha_2 para algún parámetro xxx . Para determinar qué estimador es "mejor", ¿miramos el MSE (error cuadrático medio)? En otras palabras, nos fijamos en MSE=β2+σ2MSE=β2+σ2MSE = \beta^2+ \sigma^2 donde ββ\beta es el sesgo del estimador y σ2σ2\sigma^2 es la varianza del estimador? ¿Cuál …

13 estimation  mse 

Estoy buscando métodos que puedan usarse para estimar el modelo de error de medición "OLS". x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Donde los errores son normales e independientes con variaciones desconocidas y . …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Al aprender el curso de muestreo, me encuentro con las siguientes dos afirmaciones: 1) El error de muestreo conduce principalmente a la variabilidad, los errores que no son de muestreo conducen al sesgo. 2) Debido a un error de no muestreo, una muestra es a menudo más precisa que un …

13 estimation  sampling  survey  bias