Questions marquées «minimum»

Les valeurs extrêmes sont les plus grandes ou les plus petites observations d'un échantillon; par exemple, le minimum de l'échantillon (la statistique du premier ordre) et le maximum de l'échantillon (la statistique du n-ième ordre). Les distributions de valeurs extrêmes asymptotiques * sont associées aux valeurs extrêmes. *



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Estimateur non biaisé pour la plus petite des deux variables aléatoires
Supposons que X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) et Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz L'estimateur simple de où et sont par exemple des moyennes d'échantillon de et , est biaisé (bien que cohérent). Il a tendance à sous-mesurer .min(x¯,y¯)min(x¯,y¯)\min(\bar{x}, \bar{y})x¯x¯\bar{x}y¯y¯\bar{y}XXXYYYzzz Je ne peux pas penser à un estimateur sans …




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Améliorer l'estimateur minimum
Supposons que je nnn paramètres positifs pour estimer μ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_n et leur correspondant nnn estimations non biaisées produites par les estimateurs μ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n} , soit E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm E[\hat{\mu_1}]=\mu_1 , E[μ2^]=μ2E[μ2^]=μ2\mathrm E[\hat{\mu_2}]=\mu_2 et ainsi de suite. Je souhaite estimer min(μ1,μ2,...,μn)min(μ1,μ2,...,μn)\mathrm{min}(\mu_1,\mu_2,...,\mu_n) en utilisant les estimations à la main. Il est clair que l'estimateur naïf min(μ1^,μ2^,...,μn^)min(μ1^,μ2^,...,μn^)\mathrm{min}(\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n}) …

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Si
Supposons la configuration suivante: Soit Zi=min{ki,Xi},i=1,...,nZi=min{ki,Xi},i=1,...,nZ_i = \min\{k_i, X_i\}, i=1,...,n . Aussi Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0Xi∼U[ai,bi],ai,bi>0X_i \sim U[a_i, b_i], \; a_i, b_i >0 . De plus ki=cai+(1−c)bi,0<c<1ki=cai+(1−c)bi,0<c<1k_i = ca_i + (1-c)b_i,\;\; 0 k_i) = 1- \Pr(X_i \le k_i) =1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c=1−ki−aibi−ai=1−(1−c)(bi−ai)bi−ai=c= 1- \frac {k_i - a_i}{b_i-a_i} = 1-\frac {(1-c)(b_i-a_i)}{b_i-a_i} =c Donc, dans tous les FZi(zi)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziFZi(zi)={0zi<aizi−aibi−aiai≤zi<ki1ki≤ziF_{Z_i}(z_i) …


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La variable de code dans la fonction nlm ()
Dans R, il existe une fonction nlm () qui effectue une minimisation d'une fonction f en utilisant l'algorithme de Newton-Raphson. En particulier, cette fonction génère la valeur du code variable défini comme suit: codez un entier indiquant pourquoi le processus d'optimisation s'est terminé. 1: le gradient relatif est proche de …
9 r  minimum 

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