Statistiques et Big Data blue

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Pourquoi les valeurs estimées d'un meilleur prédicteur linéaire sans biais (BLUP) diffèrent-elles d'un meilleur estimateur linéaire sans biais (BLUE)?

Je comprends que la différence entre eux est liée au fait que la variable de regroupement dans le modèle est estimée comme un effet fixe ou aléatoire, mais je ne comprends pas pourquoi elles ne sont pas les mêmes (si elles ne sont pas les mêmes). Je suis particulièrement intéressé …

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Autres estimateurs non biaisés que le BLEU (solution OLS) pour les modèles linéaires

Pour un modèle linéaire, la solution OLS fournit le meilleur estimateur linéaire sans biais pour les paramètres. Bien sûr, nous pouvons échanger un biais pour une variance plus faible, par exemple la régression des crêtes. Mais ma question concerne l'absence de parti pris. Existe-t-il d'autres estimateurs quelque peu couramment utilisés, …

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Théorème de Gauss-Markov: BLEU et OLS

Je lis sur le théorème de Guass-Markov sur wikipedia , et j'espérais que quelqu'un pourrait m'aider à comprendre le point principal du théorème. Nous supposons qu'un modèle linéaire, sous forme de matrice, est donné par: et nous recherchons le BLEU, .βy= Xβ+ ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta βˆβ^ \widehat\beta Conformément …

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Quelles sont les propriétés du MLE qui le rendent plus souhaitable que l'OLS?

Cette question semble suffisamment fondamentale pour que je sois convaincue qu'il y ait une réponse ici quelque part, mais je ne l'ai pas trouvée. Je comprends que si la variable dépendante d'une régression est normalement distribuée, la probabilité maximale et les moindres carrés ordinaires produisent les mêmes estimations de paramètres. …

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