Questions marquées «estimation»

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Estimateurs du maximum de vraisemblance pour une distribution tronquée
Considérons échantillons indépendants obtenus à partir d'une variable aléatoire qui est supposée suivre une distribution tronquée (par exemple une distribution normale tronquée ) de valeurs minimales et maximales connues (finies) et mais de paramètres inconnus et . Si suivait une distribution non tronquée, les estimateurs du maximum de vraisemblance et …
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Biais d'estimateur de moment de la distribution lognormale
Je fais une expérience numérique qui consiste à échantillonner une distribution log-normale , et à essayer d'estimer les moments par deux méthodes:E [ X n ]X∼ L N( μ , σ)X∼LN(μ,σ)X\sim\mathcal{LN}(\mu, \sigma)E [ Xn]E[Xn]\mathbb{E}[X^n] En regardant la moyenne de l'échantillon deXnXnX^n Estimer et en utilisant les moyennes d'échantillonnage pour , …
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Comment dériver la fonction de vraisemblance de la distribution binomiale pour l'estimation des paramètres?
Selon Miller and Freund's Probability and Statistics for Engineers, 8ed (pp.217-218), la fonction de vraisemblance à maximiser pour la distribution binomiale (essais de Bernoulli) est donnée comme suit : L(p)=∏ni=1pxi(1−p)1−xiL(p)=∏i=1npxi(1−p)1−xiL(p) = \prod_{i=1}^np^{x_i}(1-p)^{1-x_i} Comment arriver à cette équation? Cela me semble assez clair concernant les autres distributions, Poisson et Gaussienne; L(θ)=∏ni=1PDF …
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Les estimateurs incohérents sont-ils toujours préférables?
La cohérence est évidemment un estimateur de propriété naturel et important, mais y a-t-il des situations où il peut être préférable d'utiliser un estimateur incohérent plutôt que cohérent? Plus précisément, existe-t-il des exemples d'estimateur incohérent qui surpasse un estimateur cohérent raisonnable pour tout fini (par rapport à une fonction de …
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Estimation impartiale de la matrice de covariance pour les données à censure multiple
Les analyses chimiques d'échantillons environnementaux sont souvent censurées ci-dessous aux limites de déclaration ou à diverses limites de détection / quantification. Ces dernières peuvent varier, généralement proportionnellement aux valeurs des autres variables. Par exemple, un échantillon avec une concentration élevée d'un composé pourrait devoir être dilué pour l'analyse, ce qui …
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Comment projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA?
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon vecteur par la matrice de rotation PCA. Les …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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Quelles sont les valeurs correctes pour la précision et le rappel dans les cas de bord?
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test statistique où j'ai …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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Pourquoi l'estimateur de James-Stein est-il appelé un estimateur de «rétrécissement»?
J'ai lu sur l'estimateur de James-Stein. Il est défini, dans ces notes , comme θ^=(1−p−2∥X∥2)Xθ^=(1−p−2‖X‖2)X \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X J'ai lu la preuve mais je ne comprends pas l'énoncé suivant: Géométriquement, l'estimateur de James – Stein rétrécit chaque composante de XXX vers l'origine ... Que signifie exactement "rétrécit chaque composant de …
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