Questions marquées «estimation»

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Vitesse, dépenses de calcul de PCA, LASSO, filet élastique
J'essaie de comparer la complexité de calcul / la vitesse d'estimation de trois groupes de méthodes de régression linéaire comme distingué dans Hastie et al. "Elements of Statistical Learning" (2e éd.), Chapitre 3: Sélection de sous-ensemble Méthodes de retrait Méthodes utilisant des directions d'entrée dérivées (PCR, PLS) La comparaison peut …
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Moyenne de l'échantillon bootstrap vs statistique de l'échantillon
Disons que j'ai un échantillon et l' échantillon de bootstrap de cet échantillon pour un stastitique (par exemple la moyenne). Comme nous le savons tous, cet échantillon bootstrap estime la distribution d'échantillonnage de l'estimateur de la statistique.χχ\chi Maintenant, la moyenne de cet échantillon bootstrap est-elle une meilleure estimation de la …
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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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La théorie de l'estimation sans biais de la variance minimale est-elle surestimée dans les études supérieures?
Récemment, j'ai été très gêné lorsque j'ai donné une réponse spontanée sur les estimations sans biais de la variance minimale pour les paramètres d'une distribution uniforme qui étaient complètement faux. Heureusement, j'ai été immédiatement corrigé par le cardinal et Henry avec Henry fournissant les bonnes réponses pour l'OP . Cela …
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Calcul de la taille d'échantillon requise, estimation de la précision de la variance?
Contexte J'ai une variable avec une distribution inconnue. J'ai 500 échantillons, mais je voudrais démontrer la précision avec laquelle je peux calculer la variance, par exemple pour affirmer qu'une taille d'échantillon de 500 est suffisante. Je souhaite également connaître la taille minimale de l'échantillon qui serait nécessaire pour estimer la …
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Un problème d'estimation impossible?
Question La variance d'une distribution binomiale négative (NB) est toujours supérieure à sa moyenne. Lorsque la moyenne d'un échantillon est supérieure à sa variance, essayer d'ajuster les paramètres d'un NB avec une probabilité maximale ou avec une estimation de moment échouera (il n'y a pas de solution avec des paramètres …
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Dans quelles conditions les estimateurs ponctuels bayésiens et fréquentistes coïncident-ils?
Avec un a priori plat, les estimateurs ML (fréquentiste - maximum de vraisemblance) et MAP (bayésien - maximum a posteriori) coïncident. Plus généralement, cependant, je parle d'estimateurs ponctuels dérivés comme optimiseurs d'une fonction de perte. C'est à dire (Bayésien) x (x^(.)=argminE(L(X-x^(y))|y) (Bayésien) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; …
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Pourquoi avons-nous besoin de Bootstrapping?
Je lis actuellement "Toutes les statistiques" de Larry Wasserman et je suis perplexe à propos de quelque chose qu'il a écrit dans le chapitre sur l'estimation des fonctions statistiques des modèles non paramétriques. Il a écrit "Parfois, nous pouvons trouver l'erreur-type estimée d'une fonction statistique en effectuant quelques calculs. Cependant, …
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Définition et convergence des moindres carrés itérativement repondérés
J'ai utilisé des moindres carrés itérativement repondérés (IRLS) pour minimiser les fonctions de la forme suivante, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) où NNN est le nombre d'instances de xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} est l'estimation robuste que je veux, et ρρ\rho est une fonction …
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