आकलनकर्ताओं की सूचना (टिल्ड बनाम हैट)


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1. क्या आँकड़े में टोपी और टिल्ड प्रतीक के बारे में कोई नामकरण सम्मेलन है? मैंने पाया β के लिए एक आकलनकर्ता वर्णन है β ( विकिपीडिया ) लेकिन मैंने यह भी पाया ~ β के लिए एक आकलनकर्ता वर्णन है β ( Wolfram )। क्या अर्थ में कोई अंतर है? वेब पर मुझे एक प्रकार का अंतर मिला लेकिन मुझे स्टैट सिंबल के लिए संदर्भ संदर्भ के बारे में निश्चित नहीं है । वहां यह "मापदंडों के अनुमान" और "चर के अनुमान" के बीच प्रतिष्ठित है। क्या कोई इस तरह की व्याख्या कर सकता है कि किस मामले में टिल्ड और हैट का उपयोग किया जाए? β^ββ~β

2. अपेक्षा संचालक के संबंध में, कोष्ठक के संबंध में और E [ X ] और E { X } में कोई अंतर है ? मुझे घुंघराले कोष्ठक का उपयोग करने की सलाह मिली। लेकिन मैं अर्थ के बारे में निश्चित नहीं हूं। मैंने कुछ अर्थों को इंगित करने के बजाय केवल पढ़ने / विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कोष्ठक का उपयोग किया। उस पर कोई सलाह?E(X)E[X]E{X}

जवाबों:


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सलाम और तिलमिलाहट

(की मेरी अंत) में सम्मेलन व्यावहारिक सांख्यिकी कि है β सच पैरामीटर मान का एक अनुमान है β और उस ~ β एक और, संभवतः प्रतिस्पर्धा अनुमान है। β^ββ~

Wolfram उदाहरण के बाद, इन दोनों एक आंकड़ा (डेटा का समारोह) वह भी एक अनुमान होता है, उदाहरण के लिए नमूना से प्रतिष्ठित किया जा सकता मतलब आबादी मतलब के एक अनुमान हो सकता है μ तो यह यह भी कहा μx¯μμ^

कॉन्ट्रा वोल्फ्राम, मैं को अनुमानक (अपर केस रोमन अक्षरों को यादृच्छिक चर कहते हैं) और lower x अनुमान (लोअर केस रोमन अक्षर यादृच्छिक वेरिएबल्स की टिप्पणियों को निरूपित करता हूं ) कहूंगा , लेकिन केवल तभी जब मुझे लग रहा था या तर्क के लिए मामला था ।X¯x¯

इसी तरह, बात यह है कि मेरे लिए पता चलता है कि 'आँकड़ों का प्रतीक के लिए संदर्भ' में एक यादृच्छिक चर बल्कि एक पैरामीटर से है तथ्य यह है कि यह एक रोमन पत्र एक यूनानी एक नहीं है। फिर, इस कारण नमूने के ऊपर के उदाहरण में अक्षर x शामिल है जब यह डेटा का एक फ़ंक्शन था, लेकिन μ जब इसे अनुमानक माना जाता था। (और स्पष्ट रूप से, यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि टिल्ड यू पर क्या दर्शाता है । इसका मतलब है? मोड? वास्तविक लेकिन अप्राप्य मूल्य? आसपास के पाठ को कहना होगा।)u~xμu

उम्मीदें

उम्मीद के मुताबिक ऑपरेटर: मैंने कभी भी घुंघराले कोष्ठक का इस्तेमाल नहीं किया है। हो सकता है कि यह गणितीय सांख्यिकी की बात हो, जिस स्थिति में यहाँ के आसपास के किसी व्यक्ति को इसे पहचानना चाहिए।

संकेतन के लिए अनुभवजन्य दृष्टिकोण

एक सरल स्थिति जहां अनुमानक, यादृच्छिक चर, और अपेक्षाएं टकराव में टकराती हैं, ईएम एल्गोरिदम की चर्चा में है। आप कुछ भिन्नताओं को ध्यान में रखते हुए सामान्य भिन्नता की भिन्नता को देख सकते हैं। यह संकेतन के लिए अनुभवजन्य दृष्टिकोण है, जो हमेशा सिद्धांत को धड़कता है, बशर्ते आप सही आबादी से भिन्नता देख रहे हों, यानी आपका अनुशासन या अपेक्षित दर्शक।

तल - रेखा

ऊपर वर्णित सामान्य सीमा के भीतर रहें, और वैसे भी प्रतीकों का उपयोग करने से पहले पाठ में एक बार आप क्या कहते हैं। यह ज्यादा जगह नहीं लेता है और आपके पाठक आपको धन्यवाद देंगे।

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