estimation पर टैग किए गए जवाब

पर एक बदलाव में कूपन कलेक्टर की समस्या , आप कूपन की संख्या नहीं जानते हैं और इसे डेटा के आधार पर निर्धारित करना चाहिए। मैं इसे भाग्य कुकी समस्या के रूप में संदर्भित करूंगा: अलग-अलग भाग्य कुकी संदेशों की एक अज्ञात संख्या को देखते हुए nnn , अनुमानnnn कुकीज़ …

14 estimation  coupon-collector-problem 

मुझे पता है कि यह थोड़ा रोपे हो सकता है, सांख्यिकीय रूप से, लेकिन यह मेरी समस्या है। मेरे पास बहुत सी श्रेणी के डेटा हैं, जो एक चर का न्यूनतम, अधिकतम और नमूना आकार कहना है। इन आंकड़ों में से कुछ के लिए मेरे पास एक मतलब है, लेकिन …

14 r  normal-distribution  estimation  missing-data  order-statistics 

मैं एक बहु रैखिक प्रतिगमन में का निष्पक्ष अनुमान प्राप्त करने में रुचि रखता हूं ।R2R2R^2 प्रतिबिंब पर, मैं दो अलग-अलग मूल्यों के बारे में सोच सकता हूं जो निष्पक्ष अनुमान से मेल खाने की कोशिश कर रहे होंगे।R2R2R^2 नमूना में से :R2R2R^2 आर-वर्ग है कि अगर प्रतिगमन समीकरण नमूना …

14 estimation  multiple-regression  r-squared  bias 

मैंने पढ़ा है कि कोलमोगोरोव-स्मिर्नोव परीक्षण का उपयोग किसी वितरण के फिट होने के परीक्षण के लिए नहीं किया जाना चाहिए, जिसके मापदंडों का अनुमान नमूने से लगाया गया है। क्या मेरे नमूने को दो में विभाजित करने और पैरामीटर अनुमान के लिए पहले छमाही का उपयोग करने और केएस-परीक्षण …

14 estimation  fitting  kolmogorov-smirnov 

यह सवाल पोकेमॉन सोलसिल्वर के एक मिनी-गेम से प्रेरित है: कल्पना कीजिए कि इस 5x6 क्षेत्र (EDIT: अधिकतम 1 बम / सेल) पर 15 बम छिपे हैं: अब, आप पंक्ति / स्तंभ योगों को देखते हुए किसी विशिष्ट क्षेत्र पर बम खोजने की संभावना का अनुमान कैसे लगाएंगे? यदि आप …

14 probability  estimation  chi-squared  independence  games 

MLE = अधिकतम संभावना अनुमान एमएपी = अधिकतम एक बादरी MLE सहज / भोली है जिसमें यह केवल पैरामीटर (यानी संभावना फ़ंक्शन) दिए गए अवलोकन की संभावना के साथ शुरू होता है और अवलोकन के साथ पैरामीटर को सर्वश्रेष्ठ उच्चारण खोजने की कोशिश करता है । लेकिन यह पूर्व ज्ञान …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

लघु संस्करण: एक बहुआयामी डेटा सेट के मोड का आकलन करने का सबसे कम्प्यूटेशनल तरीका क्या है, जो निरंतर वितरण से नमूना है? लंबा संस्करण: मुझे एक डेटा सेट मिला है, जिसके लिए मुझे मोड का अनुमान लगाना होगा। मोड माध्य या माध्यिका के साथ मेल नहीं खाता। एक नमूना …

14 estimation  multivariate-analysis  continuous-data  mode 

बता दें कि और चार यादृच्छिक चर हैं, जैसे , जहां अज्ञात पैरामीटर हैं। यह भी मान लें कि ,फिर कौन सा सच है?Y1,Y2,Y3Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3Y4Y4Y_4θ 1 , θ 2 , θ 3 वी एक आर ( Y मैं ) = σ 2 मैं = 1 , 2 , 3 , 4।E(Y1)=θ1−θ3; …

13 self-study  estimation  inference 

तो, मेरे पास एक यादृच्छिक प्रक्रिया है जो लॉग-सामान्य रूप से वितरित यादृच्छिक चर उत्पन्न करता है । यहाँ इसी संभावना घनत्व समारोह है:XXX मैं उस मूल वितरण के कुछ क्षणों के वितरण का अनुमान लगाना चाहता था , चलो कहते हैं कि पहला क्षण: अंकगणितीय माध्य। ऐसा करने के …

13 estimation  bias  fitting  lognormal  moments 

मैं आँकड़ों और पैरामीटर के बीच के अंतर से अपेक्षाकृत परिचित हूँ। मैं एक आँकड़ों को नमूना डेटा में एक फ़ंक्शन को लागू करने से प्राप्त मूल्य के रूप में देखता हूं। हालांकि, मापदंडों के अधिकांश उदाहरण पैरामीट्रिक वितरण को परिभाषित करने से संबंधित हैं। एक सामान्य उदाहरण सामान्य वितरण …

13 estimation  terminology  sample  population 

यह प्रश्न इसी से प्रेरित है । मैंने दो स्रोतों को देखा और यही मैंने पाया। ए वैन डेर वार्ट, एसिम्प्टोटिक सांख्यिकी: प्रोफ़ाइल संभावना को स्पष्ट रूप से गणना करना संभव नहीं है, लेकिन इसका संख्यात्मक मूल्यांकन अक्सर संभव है। फिर प्रोफाइल संभावना संभावना फ़ंक्शन के आयाम को कम करने …

13 estimation  maximum-likelihood  likelihood  asymptotics  profile-likelihood 

मान लीजिए कि हमारे पास कुछ पैरामीटर लिए दो अनुमानक और 2 हैं । यह निर्धारित करने के लिए कि कौन सा अनुमानक "बेहतर" है, क्या हम एमएसई (मतलब चुकता त्रुटि) को देखते हैं? दूसरे शब्दों में, हम जहां अनुमानक का पूर्वाग्रह है और अनुमानक का प्रसरण है? जो भी …

13 estimation  mse 

मैं उन तरीकों की तलाश कर रहा हूं जिनका उपयोग "ओएलएस" माप त्रुटि मॉडल का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है। x i = X i + e x , i Y i = α + β X iyमैं= यमैं+ ईy, मैंyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} एक्समैं= एक्समैं+ ईx , ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yमैं= …

13 regression  estimation  errors-in-variables 

लार्स का उपयोग करने के पेशेवरों और विपक्ष क्या हैं [1] बनाम एल -1-नियमित रैखिक प्रतिगमन फिटिंग के लिए समन्वित वंश का उपयोग करना? मुझे मुख्य रूप से प्रदर्शन के पहलुओं में दिलचस्पी है (मेरी समस्याएं Nसैकड़ों और हजारों की संख्या में हैं p। <20) हालांकि, किसी भी अन्य अंतर्दृष्टि …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

नमूना लेने के दौरान, मैं निम्नलिखित दो कथनों को पूरा करता हूं: 1) नमूनाकरण त्रुटि ज्यादातर परिवर्तनशीलता की ओर ले जाती है, nonsampling त्रुटियां पूर्वाग्रह की ओर ले जाती हैं। 2) nonsampling त्रुटि के कारण, एक नमूना अक्सर CENSUS की तुलना में अधिक सटीक होता है। मैं नहीं जानता कि …

13 estimation  sampling  survey  bias