Questions marquées «efficiency»

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Des exemples où la méthode des moments peut battre le maximum de vraisemblance dans de petits échantillons?
Les estimateurs de maximum de vraisemblance (MLE) sont asymptotiquement efficaces; nous constatons le résultat pratique dans la mesure où elles donnent souvent de meilleurs résultats que les estimations fondées sur la méthode des moments (MoM) (lorsqu'elles diffèrent), même pour des échantillons de petite taille Ici, "mieux que" signifie "en général", …
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Pourquoi dans la définition de la normalité asymptotique?
Une séquence d'estimateurs pour un paramètre est asymptotiquement normale si . ( source ) On appelle alors la variance asymptotique de . Si cette variance est égale à la borne de Cramer-Rao , nous disons que l'estimateur / séquence est asymptotiquement efficace. θ √UnUnU_nθθ\thetan−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v)U nvvvUnUnU_n Question: …
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Pour quelles distributions (symétriques) l'échantillon signifie-t-il un estimateur plus efficace que la médiane de l'échantillon?
J'ai travaillé avec la conviction que la médiane de l'échantillon est une mesure plus robuste de la tendance centrale que la moyenne de l'échantillon, car elle ignore les valeurs aberrantes. J'ai donc été surpris d'apprendre (dans la réponse à une autre question ) que pour les échantillons tirés d'une distribution …
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Pourquoi l'efficacité relative asymptotique du test de Wilcoxon est-elle de
Il est bien connu que l'efficacité relative asymptotique (ARE) du test de rang signé de Wilcoxon est de 3π≈0.9553π≈0.955\frac{3}{\pi} \approx 0.955par rapport autestt deStudent, si les données sont tirées d'une population normalement distribuée. Cela est vrai à la fois pour le test de base à un échantillon et pour la …
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OLS est-il efficace asymptotiquement sous hétéroscédasticité
Je sais que l'OLS est non biaisé mais pas efficace sous hétéroscédasticité dans un cadre de régression linéaire. Sur Wikipédia http://en.wikipedia.org/wiki/Minimum_mean_square_error L'estimateur MMSE est asymptotiquement non biaisé et sa distribution converge vers la distribution normale: , où I (x) est l'information Fisher de x. Ainsi, l'estimateur MMSE est asymptotiquement efficace.n--√( …
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