Questions marquées «estimation»

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Pourquoi les statistiques paramétriques seraient-elles jamais préférées aux données non paramétriques?
Quelqu'un peut-il m'expliquer pourquoi quelqu'un choisirait-il une méthode statistique paramétrique plutôt qu'une méthode statistique non paramétrique pour le test d'hypothèses ou l'analyse de régression? Dans mon esprit, c'est comme opter pour le rafting et choisir une montre qui ne résiste pas à l'eau, car il se peut que vous ne …
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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 l'écart type de l'échantillon est-il un estimateur biaisé de ?
Selon l'article de Wikipedia sur l' estimation non biaisée de l'écart type, l'échantillon SD s=1n−1∑i=1n(xi−x¯¯¯)2−−−−−−−−−−−−−−−√s=1n−1∑i=1n(xi−x¯)2s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^n (x_i - \overline{x})^2} est un estimateur biaisé du SD de la population. Il est écrit que .E(s2−−√)≠E(s2)−−−−−√E(s2)≠E(s2)E(\sqrt{s^2}) \neq \sqrt{E(s^2)} NB Les variables aléatoires sont indépendantes et chaquexi∼N(μ,σ2)xi∼N(μ,σ2)x_{i} \sim N(\mu,\sigma^{2}) Ma question est …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Si un intervalle crédible a un avant plat, un intervalle de confiance à 95% est-il égal à un intervalle crédible à 95%?
Je suis très nouveau dans les statistiques bayésiennes, et cela peut être une question stupide. Cependant: Considérons un intervalle crédible avec un a priori qui spécifie une distribution uniforme. Par exemple, de 0 à 1, où 0 à 1 représente la plage complète des valeurs possibles d'un effet. Dans ce …
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