Questions marquées «unbiased-estimator»

Désigne un estimateur d'un paramètre de population qui "atteint la vraie valeur" en moyenne. Autrement dit, une fonction des données observées est un estimateur non biaisé d'un paramètre si . L'exemple le plus simple d'estimateur sans biais est la moyenne de l'échantillon comme estimateur de la moyenne de la population. θ^θE(θ^)=θ

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Modèle d'estimation de la densité de population
Une base de données de (population, superficie, forme) peut être utilisée pour cartographier la densité de population en attribuant une valeur constante de population / superficie à chaque forme (qui est un polygone tel qu'un bloc de recensement, un secteur, un comté, un état, etc.). Cependant, les populations ne sont …
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Compréhension intuitive de la différence entre cohérent et asymptotiquement non biaisé
J'essaie d'obtenir une compréhension intuitive et de ressentir la différence et la différence pratique entre le terme cohérent et asymptotiquement impartial. Je connais leurs définitions mathématiques / statistiques, mais je cherche quelque chose d'intuitif. Pour moi, en regardant leurs définitions individuelles, ils semblent presque être la même chose. Je réalise …
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Estimateur biaisé pour la régression obtenant de meilleurs résultats que celui non biaisé dans le modèle d'erreur dans les variables
Je travaille sur certaines données syntaxiques pour le modèle Error In Variable pour certaines recherches. Actuellement, j'ai une seule variable indépendante et je suppose que je connais la variance pour la vraie valeur de la variable dépendante. Donc, avec cette information, je peux obtenir un estimateur sans biais pour le …
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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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Différences entre PROC Mixed et lme / lmer en R - degrés de liberté
Remarque: cette question est une rediffusion, car ma question précédente a dû être supprimée pour des raisons juridiques. En comparant PROC MIXED de SAS avec la fonction lmedu nlmepackage dans R, je suis tombé sur des différences assez confuses. Plus précisément, les degrés de liberté dans les différents tests diffèrent …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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Estimateur impartial de l'exponentielle de mesure d'un ensemble?
Supposons que nous ayons un ensemble (mesurable et convenablement bien comporté) S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , où BBB est compact. De plus, supposons que nous puissions tirer des échantillons de la distribution uniforme sur BBB rapport à la mesure de Lebesgue λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) et que nous connaissons la mesure λ(B)λ(B)\lambda(B) . Par …
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Quelle est la différence entre l'impartialité asymptotique et la cohérence?
Est-ce que chacun implique l'autre? Sinon, l'un implique-t-il l'autre? Pourquoi pourquoi pas? Ce problème est survenu en réponse à un commentaire sur une réponse que j'ai publiée ici . Bien que google recherchant les termes pertinents n'ait rien produit qui semblait particulièrement utile, j'ai remarqué une réponse sur l'échange de …
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Pourquoi le maximum de vraisemblance restreint donne-t-il une meilleure estimation (non biaisée) de la variance?
Je lis le document de théorie de Doug Bates sur le package lme4 de R pour mieux comprendre les moindres détails des modèles mixtes, et suis tombé sur un résultat intrigant que j'aimerais mieux comprendre, à propos de l'utilisation du maximum de vraisemblance restreint (REML) pour estimer la variance . …
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Estimateur positif et impartial du carré de la moyenne
Supposons que nous ayons accès à des échantillons iid d'une distribution avec une moyenne et une variance vraies (inconnues) , et nous voulons estimer .μ 2μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Comment construire un estimateur non biaisé, toujours positif de cette quantité? La prise du carré de la moyenne de l'échantillon est …
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