Preguntas etiquetadas con estimators

Estoy realmente sorprendido de que nadie parece haber preguntado esto ya ... Cuando se discuten los estimadores, dos términos utilizados con frecuencia son "consistente" e "imparcial". Mi pregunta es simple: ¿cuál es la diferencia? Las definiciones técnicas precisas de estos términos son bastante complicadas y es difícil tener una idea …

125 unbiased-estimator  estimators  consistency 

Es obvio muchas veces por qué uno prefiere un estimador imparcial. Pero, ¿hay alguna circunstancia en la que podamos preferir un estimador sesgado sobre uno imparcial?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

La summary.rqfunción de la viñeta quantreg ofrece una multitud de opciones para las estimaciones de error estándar de los coeficientes de regresión de cuantiles. ¿Cuáles son los escenarios especiales en los que cada uno de ellos se convierte en óptima / deseable? "rango" que produce intervalos de confianza para los …

35 r  standard-error  quantile-regression  estimators 

Dado que uno puede calcular los intervalos de confianza para los valores p y dado que lo opuesto a la estimación del intervalo es la estimación puntual: ¿es el valor p una estimación puntual?

32 confidence-interval  estimation  p-value  estimators  point-estimation 

Aprendí que una estadística es un atributo que puede obtener de las muestras. Tomando muchas muestras del mismo tamaño, calculando este atributo para todas ellas y trazando el pdf, obtenemos la distribución del atributo correspondiente o la distribución de las estadísticas correspondientes. También escuché que las estadísticas están hechas para …

30 terminology  estimators  definition 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque aleatorio validado cruzado sobre un conjunto de datos. La …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

En un modelo de regresión simple, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, los estimadores MCO betaβ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS} y ββ^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} están correlacionados. La fórmula para la correlación entre los dos estimadores es (si la he derivado correctamente): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. Preguntas: ¿Cuál es la explicación intuitiva …

25 regression  least-squares  estimators 

Ha habido cierta confusión en mi cabeza acerca de dos tipos de estimadores del valor poblacional del coeficiente de correlación de Pearson. A. Fisher (1915) mostró que para la población normal bivariada, empírico es un estimador de sesgado negativamente , aunque el sesgo puede ser de una cantidad prácticamente considerable …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

¿Cuál es la propiedad oráculo de un estimador? ¿Para qué objetivos de modelado es relevante la propiedad del oráculo (predictivo, explicativo, ...)? Las explicaciones teóricamente rigurosas y (especialmente) intuitivas son bienvenidas.

22 feature-selection  model-selection  estimators  oracle 

EDITAR: como esta pregunta se ha inflado, un resumen: encontrar diferentes conjuntos de datos significativos e interpretables con las mismas estadísticas mixtas (media, mediana, rango medio y sus dispersiones asociadas y regresión). El cuarteto Anscombe (ver ¿ Propósito de visualizar datos de alta dimensión? ) Es un famoso ejemplo de …

21 regression  descriptive-statistics  curve-fitting  estimators 

¿Cuál es la relación entre estimador y estimación?

21 estimation  terminology  estimators 

Me preguntaba si alguien sabe o si existe una aplicación en estadística en la que se requiere una fuerte consistencia de un estimador en lugar de una consistencia débil. Es decir, una fuerte consistencia es esencial para la aplicación y la aplicación no funcionaría con una consistencia débil.

20 hypothesis-testing  theory  asymptotics  estimators  consistency 

Contexto El gaussiano multivariante aparece con frecuencia en Machine Learning y los siguientes resultados se utilizan en muchos libros y cursos de ML sin las derivaciones. Datos dados en forma de una matriz de dimensiones , si suponemos que los datos siguen una distribución gaussiana de -variable con parámetros media …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

Me hicieron esta pregunta el otro día y nunca la había considerado antes. Mi intuición proviene de las ventajas de cada estimador. La máxima probabilidad es preferiblemente cuando confiamos en el proceso de generación de datos porque, a diferencia del método de los momentos, hace uso del conocimiento de toda …

17 mathematical-statistics  maximum-likelihood  estimators  method-of-moments 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information