estimation पर टैग किए गए जवाब

मैं एक गामा वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहा हूं जो मेरे डेटा नमूने के लिए सबसे उपयुक्त हैं। मैं केवल डेटा नमूने से माध्य , एसटीडी (और इसलिए विचरण ) का उपयोग करना चाहता हूं , वास्तविक मूल्यों का नहीं - क्योंकि ये हमेशा मेरे …

19 distributions  estimation  gamma-distribution 

मैं हस्ती एट अल में प्रतिष्ठित के रूप में रैखिक प्रतिगमन के लिए तरीकों के तीन समूहों की कम्प्यूटेशनल जटिलता / आकलन की गति की तुलना करने की कोशिश कर रहा हूं। "सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व" (दूसरा संस्करण), अध्याय 3: सबसेट का चयन संकोचन विधियाँ व्युत्पन्न इनपुट दिशाओं (पीसीआर, पीएलएस) …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

मैं एक है का कहना है कि नमूना और बूटस्ट्रैप नमूना एक stastitic के लिए इस नमूने से χχ\chi (जैसे मतलब)। जैसा कि हम सभी जानते हैं, यह बूटस्ट्रैप नमूना आंकड़े के अनुमानक के नमूना वितरण का अनुमान लगाता है । अब, इस बूटस्ट्रैप नमूने का मतलब मूल नमूने के …

18 estimation  bootstrap 

पैरामीटर लिए अनुमानक का एक क्रम रूप से सामान्य है यदि । ( स्रोत ) हम तो कहते हैं के asymptotic विचरण । यदि यह परिवर्तन क्रामर-राव बाउंड के बराबर है , तो हम कहते हैं कि अनुमानक / अनुक्रम विषम रूप से कुशल है।UnUnU_nθθ\thetan−−√(Un−θ)→N(0,v)n(Un−θ)→N(0,v)\sqrt{n}(U_n - \theta) \to N(0,v)vvvUnUnU_n प्रश्न: …

18 estimation  asymptotics  efficiency 

हाल ही में जब मैं एक समान वितरण के मापदंडों के लिए न्यूनतम विचरण निष्पक्ष अनुमानों के बारे में कफ जवाब देने से पूरी तरह से गलत था, तो मैं बहुत शर्मिंदा था। सौभाग्य से मुझे तुरंत कार्डिनल और हेनरी द्वारा ठीक किया गया था, जिसमें हेनरी ने ओपी के …

18 estimation  point-estimation 

पृष्ठभूमि मेरे पास एक अज्ञात वितरण के साथ एक चर है। मेरे पास 500 नमूने हैं, लेकिन मैं उस सटीकता को प्रदर्शित करना चाहूंगा जिसके साथ मैं विचरण की गणना कर सकता हूं, उदाहरण के लिए तर्क है कि 500 ​​का एक नमूना आकार पर्याप्त है। मुझे न्यूनतम नमूना आकार …

18 estimation  random-variable  variance  sampling  sample-size 

मेरे पास ब्राडली एफ्रोन और कार्ल मॉरिस द्वारा "स्टाइन के पैराडॉक्स इन स्टैटिस्टिक्स" 1977 के वैज्ञानिक अमेरिकन पेपर में जेम्स-स्टीन श्रिंकेज कारक की गणना करने पर एक प्रश्न है । मैंने बेसबॉल खिलाड़ियों के लिए डेटा इकट्ठा किया और यह नीचे दिया गया है: Name, avg45, avgSeason Clemente, 0.400, 0.346 …

18 estimation  shrinkage  steins-phenomenon 

सवाल एक नकारात्मक द्विपद (NB) वितरण का विचरण हमेशा अपने मतलब से अधिक होता है। जब किसी नमूने का माध्य उसके विचरण से अधिक होता है, तो अधिकतम संभावना के साथ या पल के आकलन के साथ NB के मापदंडों को फिट करने की कोशिश विफल हो जाएगी (परिमित मापदंडों …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

पहले एक फ्लैट के साथ, एमएल (अक्सरवादी - अधिकतम संभावना) और एमएपी (बायेसियन - अधिकतम पोस्टीरियर) अनुमानक मेल खाते हैं। अधिक सामान्यतः, हालांकि, मैं कुछ नुकसान फ़ंक्शन के ऑप्टिमाइज़र के रूप में व्युत्पन्न बिंदु आकलनकर्ताओं के बारे में बात कर रहा हूं। अर्थात (बायेसियन) एक्स (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat …

17 bayesian  estimation  loss-functions  frequentist  decision-theory 

यह निम्नलिखित प्रश्न और इसके बाद की चर्चा से प्रेरित है । मान लीजिए कि नमूना देखा गया है, । लक्ष्य के लिए का अनुमान लगाना है । लेकिन मूल नमूना उपलब्ध नहीं है। इसके बजाय हमारे पास नमूना कुछ आँकड़े हैं । मान लीजिए कि निश्चित है। हम का …

17 estimation  maximum-likelihood 

यह पर्याप्त है कि एमएसई = 0 के रूप में दिखाने के लिए है n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? मैं भी अपने नोट्स में प्लिम के बारे में कुछ पढ़ता हूं। मैं प्लिम कैसे ढूंढता हूं और यह दिखाने के लिए इसका उपयोग करता हूं कि अनुमानक सुसंगत है?

17 estimation  convergence  consistency 

मैं पैरामीटर आकलन, एमएल, एमएपी और बेयस दृष्टिकोण करने के लिए 3 तरीके जानता हूं। और एमएपी और बेयस दृष्टिकोण के लिए, हमें मापदंडों के लिए पुजारी चुनने की आवश्यकता है, है ना? मैं इस मॉडल का कहना है कि p(x|α,β)p(x|α,β)p(x|\alpha,\beta) , जिसमें α,βα,β\alpha,\beta आदेश एमएपी या Bayes का उपयोग …

17 bayesian  estimation  prior 

मैं वर्तमान में लैरी वासरमैन के "ऑल स्टैटिस्टिक्स" पढ़ रहा हूं और उन्होंने अध्याय में कुछ लिखा है, जो उन्होंने गैर-पैरामीट्रिक मॉडल के सांख्यिकीय कार्यों के आकलन के बारे में लिखा है। उसने लिखा "कभी-कभी हम कुछ गणनाएँ करके सांख्यिकीय फ़ंक्शन की अनुमानित मानक त्रुटि पा सकते हैं। हालांकि अन्य …

16 self-study  estimation  bootstrap  standard-error 

मैं निम्नलिखित फॉर्म के कार्यों को कम से कम करने के लिए पुनरावृत्त कम से कम वर्ग (IRLS) का उपयोग कर रहा हूं, 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) जहां NNN के उदाहरण की संख्या है xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm \in \mathbb{R} मजबूत अनुमान है कि …

16 estimation  least-squares  robust  irls 

मान लीजिए कि हमारे पास दो बिंदु हैं (निम्नलिखित आंकड़ा: काले घेरे) और हम उनके (पार) के बीच एक तीसरे बिंदु के लिए एक मूल्य खोजना चाहते हैं। दरअसल हम अपने प्रायोगिक परिणामों, काले बिंदुओं के आधार पर इसका अनुमान लगाने जा रहे हैं। सबसे सरल मामला एक रेखा खींचना …

16 estimation  interpolation