Preguntas etiquetadas con estimation

¿Puede alguien explicarme la diferencia entre el método de los momentos y el GMM (método general de los momentos), su relación y cuándo se debe usar uno u otro?

13 estimation  method-of-moments  generalized-moments 

Realmente perplejo en este caso. Realmente me gustaría un ejemplo o una situación en la que un estimador B sea a la vez consistente y sesgado.

13 mathematical-statistics  estimation  econometrics 

La palabra contracción se usa mucho en ciertos círculos. Pero lo que es la contracción, no parece haber una definición clara. Si tengo una serie temporal (o una colección de observaciones de algún proceso), ¿cuáles son las diferentes formas en que puedo medir algún tipo de contracción empírica en la …

13 estimation  predictive-models  shrinkage 

Acabo de pensar en una forma ordenada (no necesariamente buena) de crear estimaciones de densidad unidimensionales y mi pregunta es: ¿Este método de estimación de densidad tiene un nombre? Si no, ¿es un caso especial de algún otro método en la literatura? Aquí está el método: Tenemos un vector que …

12 r  estimation  nonparametric  pdf  kernel-smoothing 

Tengo un gran conjunto de datos de mercado agregado sobre las ventas de vino en los EE. UU. Y me gustaría estimar la demanda de ciertos vinos de alta calidad. Estas cuotas de mercado se derivaron básicamente de un modelo de utilidad aleatorio de la forma , donde incluye las …

12 logistic  estimation  multiple-regression  categorical-data 

Tengo algunas preguntas conceptuales simples que me gustaría aclarar con respecto a MLE (Estimación de máxima verosimilitud), y qué vínculo tiene, si lo hay, con EM (Maximización de expectativas). Según tengo entendido, si alguien dice "Usamos el MLE", ¿significa eso automáticamente que tienen un modelo explícito del PDF de sus …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

¿Tengo problemas para entender estadísticas suficientes y completas? Sea una estadística suficiente.T= Σ xyoT=ΣxiT=\Sigma x_i Si con probabilidad 1, para alguna función g , entonces es una estadística completa suficiente.E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg Pero ¿qué significa esto? He visto ejemplos de uniformes y Bernoulli (página 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011fall/HandOuts/umvue.pdf ), pero no es intuitivo, me …

12 self-study  estimation  intuition  decision-theory 

Hace poco leí sobre Bayes empírico (Casella, 1985, Introducción al análisis de datos empíricos de Bayes) y se parecía mucho al modelo de efectos aleatorios; en eso ambos tienen estimaciones reducidas a la media global. Pero no lo he leído completamente ... ¿Alguien tiene alguna idea sobre la similitud y …

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

¿Cómo definimos un estimador para datos provenientes de una distribución binomial? Para bernoulli puedo pensar en un estimador que estima un parámetro p, pero para binomio no puedo ver qué parámetros estimar cuando tenemos n caracterizando la distribución. Actualizar: Por estimador me refiero a una función de los datos observados. …

12 estimation  binomial 

Existen bastantes métodos para la estimación de parámetros. MLE, UMVUE, MoM, decisión teórica y otros parecen tener un caso bastante lógico de por qué son útiles para la estimación de parámetros. ¿Es algún método mejor que los demás, o es solo una cuestión de cómo definimos cuál es el estimador …

12 estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood  method-of-moments  umvue 

Mi pregunta es simple: ¿qué es la estimación conjunta? ¿Y qué significa en el contexto del análisis de regresión? Como se hace Estuve deambulando por Internet durante bastante tiempo, pero no encontré respuestas a estas preguntas.

12 regression  estimation  terminology 

Me dan una cuadrícula de valores enteros positivos. Estos números representan una intensidad que debería corresponder a la fuerza de creencia de una persona que ocupa esa ubicación de la cuadrícula (un valor más alto indica una creencia más alta). En general, una persona tendrá influencia sobre varias celdas de …

12 estimation  normal-distribution  spatial 

¿Existe una regla general o incluso alguna forma de decir qué tan grande debe ser una muestra para estimar un modelo con un número dado de parámetros? Entonces, por ejemplo, si quiero estimar una regresión de mínimos cuadrados con 5 parámetros, ¿qué tan grande debe ser la muestra? ¿Importa qué …

12 sample-size  estimation  least-squares  maximum-likelihood 

Cerrada . Esta pregunta necesita detalles o claridad . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Agregue detalles y aclare el problema editando esta publicación . Cerrado hace 2 años . Estoy trabajando en una tarea donde mi profesor quisiera que creáramos un verdadero modelo de regresión, simulemos …

11 self-study  multiple-regression  estimation  linear-model 

Dada la fórmula para la estimación MAP de un parámetro ¿Por qué se necesita un enfoque MCMC (o similar), ¿no podría simplemente tomar la derivada, establecerla en cero y luego resolver el parámetro?

11 bayesian  estimation  mcmc