estimation पर टैग किए गए जवाब

यह टैग बहुत सामान्य है; कृपया अधिक विशिष्ट टैग प्रदान करें। विशिष्ट अनुमानकों के गुणों के बारे में प्रश्नों के लिए, इसके बजाय [अनुमानक] टैग का उपयोग करें।

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एक स्वतंत्र चर के साथ मानक विचलन पैमाने पर दर का अनुमान लगाएं
मेरे पास एक प्रयोग है जिसमें मैं सामान्य रूप से वितरित चर का माप ले रहा हूं ,YYY Y∼N(μ,σ)Y∼N(μ,σ)Y \sim N(\mu,\sigma) हालाँकि, पिछले प्रयोगों ने कुछ सबूत दिए हैं कि मानक विचलन एक स्वतंत्र चर का एक परिणीति कार्य है , अर्थातएक्सσσ\sigmaXXX σ=a|X|+bσ=a|X|+b\sigma = a|X| + b Y∼N(μ,a|X|+b)Y∼N(μ,a|X|+b)Y \sim N(\mu,a|X| …

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जेम्स-स्टीन अनुमानक असमान रूपांतरों के साथ
जेम्स-स्टीन अनुमानक के हर बयान से मुझे लगता है कि रैंडम वैरिएबल का अनुमान एक ही (और यूनिट) विचरण है। लेकिन इन सभी उदाहरणों में यह भी उल्लेख किया गया है कि जेएस अनुमानक का उपयोग मात्राओं का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है जिनका एक दूसरे से …

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केंद्र-सेंसर्ड सामान्य नमूनों का अनुमानित विचरण
मेरे पास सामान्य रूप से वितरित प्रक्रियाएं हैं जिनसे मुझे छोटे नमूने मिलते हैं ( n आमतौर पर 10-30) जो मैं विचरण का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करना चाहता हूं। लेकिन अक्सर नमूने एक साथ इतने करीब होते हैं कि हम केंद्र के पास अलग-अलग बिंदुओं को माप नहीं …

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सिग्माइड वक्र के सीधे हिस्से के ढलान का अनुमान
मुझे यह कार्य दिया गया है और स्टम्प्ड किया गया था। एक सहयोगी ने मुझे निम्नलिखित चार्ट के और का अनुमान लगाने के लिए कहा : x l o w e r rएक्सयू पी पी ई आरएक्सयूपीपीइआरx_{upper}एक्सl o w e r rएक्सएलओwइआरx_{lower} वक्र वास्तव में एक संचयी वितरण है, और …

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अधिकतम एक पश्चगामी अनुमान का उदाहरण
मैं अधिकतम संभावना अनुमान और अधिकतम पोस्टीरियर आकलन के बारे में पढ़ रहा हूं और अब तक मैं केवल अधिकतम संभावना अनुमान के साथ ठोस उदाहरण मिला हूं। मुझे अधिकतम पश्चवर्ती अनुमान के कुछ सार उदाहरण मिले हैं, लेकिन इस पर संख्याओं के साथ अभी तक कुछ भी ठोस नहीं …

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केवल 5 से 7 डेटा बिंदुओं द्वारा लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए एक ऊपरी बिंदु का अनुमान कैसे करें?
मेरे पास डेटा है जो फॉर्म । से के अनुमान के लिए मैं इस पत्र के सूत्रों का उपयोग करता हूं: जॉन फॉक्स - रिग्रेशन और वर्ग । इस पत्र में, डेटा को देखकर अनुमान लगाया जाता है। अगर मैं ऐसा करता हूं तो यह ठीक काम करता है, भले …

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संदर्भ ?
उसकी में जवाब मेरे पिछले सवाल का, @Erik पी अभिव्यक्ति देता है जहां है अतिरिक्त कुकुदता वितरण की। नमूना विचरण के वितरण पर विकिपीडिया प्रविष्टि का संदर्भ दिया गया है, लेकिन विकिपीडिया पृष्ठ कहता है कि "उद्धरण आवश्यक है"।Var[s2]=σ4(2n−1+κn),Var[s2]=σ4(2n−1+κn), \mathrm{Var}[s^2]=\sigma^4 \left(\frac{2}{n-1} + \frac{\kappa}{n}\right) \>, κκ\kappa मेरा प्राथमिक प्रश्न यह है …

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स्पाइक के बिना एक काटे हुए गाऊसी वक्र का मतलब और सेंट देव का अनुमान लगाना
मान लीजिए कि मेरे पास एक ब्लैक बॉक्स है जो माध्य और मानक विचलन के साथ सामान्य वितरण के बाद डेटा उत्पन्न करता है। हालांकि, मान लीजिए कि जब भी यह एक मान आउटपुट करता है <0 यह कुछ भी रिकॉर्ड नहीं करता है (यह भी नहीं बता सकता है …

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आर / एमजीसीवीवी: क्यों टी () और टीआई () टेंसर उत्पाद विभिन्न सतहों का उत्पादन करते हैं?
mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

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अधिकतम संभावना अनुमान को समझने के लिए कितना कलन आवश्यक है?
मैं MLE सीखने के लिए एक अध्ययन योजना बनाने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा करने के लिए मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि एमयूएल को समझने के लिए कैलकुलस का न्यूनतम स्तर क्या है। क्या MLE को समझने के लिए कलन की मूल बातें (यानी …

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एक अभिन्न की सटीकता का अनुमान कैसे करें?
कंप्यूटर ग्राफिक्स में एक अत्यंत सामान्य स्थिति यह है कि कुछ पिक्सेल का रंग कुछ वास्तविक-मूल्यवान फ़ंक्शन के अभिन्न के बराबर है। विश्लेषणात्मक रूप से हल करने के लिए अक्सर फ़ंक्शन बहुत जटिल होता है, इसलिए हम संख्यात्मक अनुमान के साथ छोड़ दिए जाते हैं। लेकिन फ़ंक्शन भी अक्सर गणना …

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क्या प्रतिगमन गुणांक के अनुमान असंबंधित हैं?
एक साधारण प्रतिगमन पर विचार करें (सामान्यता ग्रहण नहीं की गई): जहां मीन और मानक विचलन । की कम से कम स्क्वायर अनुमान कर रहे हैं और असहसंबद्ध?Yमैं= ए + बीएक्समैं+इमैं,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i + e_i,इमैंeie_i000σσ\sigmaएaaखbb

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UMVUE के अस्तित्व पर और mathta के अनुमान के विकल्प में जनसंख्या
आज्ञा देना जनसंख्या से लिया गया एक यादृच्छिक नमूना है जहाँ ।(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R मैं Theta के UMVUE की तलाश कर रहा हूं ।θθ\theta का संयुक्त घनत्व है(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) fθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2π−−√exp[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π−−√)nexp[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nx2i−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈Rfθ(x1,x2,⋯,xn)=∏i=1n1θ2πexp⁡[−12θ2(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[−12θ2∑i=1n(xi−θ)2]=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]=g(θ,T(x))h(x)∀(x1,⋯,xn)∈Rn,∀θ∈R\begin{align} f_{\theta}(x_1,x_2,\cdots,x_n)&=\prod_{i=1}^n\frac{1}{\theta\sqrt{2\pi}}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^n(x_i-\theta)^2\right] \\&=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right] \\&=g(\theta,T(\mathbf x))h(\mathbf x)\qquad\forall\,(x_1,\cdots,x_n)\in\mathbb R^n\,,\forall\,\theta\in\mathbb R \end{align} , जहां और ।ज(x)=१g(θ,T(x))=1(θ2π√)nexp[1θ∑ni=1xi−12θ2∑ni=1x2i−n2]g(θ,T(x))=1(θ2π)nexp⁡[1θ∑i=1nxi−12θ2∑i=1nxi2−n2]g(\theta, T(\mathbf x))=\frac{1}{(\theta\sqrt{2\pi})^n}\exp\left[\frac{1}{\theta}\sum_{i=1}^n x_i-\frac{1}{2\theta^2}\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{n}{2}\right]h(x)=1h(x)=1h(\mathbf x)=1 इधर, पर निर्भर …

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आबादी से नमूना करते समय UMV का
Let घनत्व f _ {\ theta} (x) = \ the थीटा x ^ {\ theta-1} \ mathbf1_ {0 <<1} \ _ \ _ से एक यादृच्छिक नमूना हो। \ थीटा> 0(X1,X2,…,Xn)(X1,X2,…,Xn)(X_1,X_2,\ldots,X_n)fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0fθ(x)=θxθ−110<x<1,θ>0f_{\theta}(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbf1_{00 मैं θ1+θθ1+θ\frac{\theta}{1+\theta} के UMVUE को खोजने का प्रयास कर रहा हूं । (X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) का संयुक्त घनत्व है fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp[(θ−1)∑i=1nlnxi+nlnθ+ln(10<x1,…,xn<1)],θ>0fθ(x1,⋯,xn)=θn(∏i=1nxi)θ−110<x1,…,xn<1=exp⁡[(θ−1)∑i=1nln⁡xi+nln⁡θ+ln⁡(10<x1,…,xn<1)],θ>0\begin{align} …

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दो नमूनों के लिए कुलबबैक-लीब्लर डाइवर्जेंस
मैंने दो नमूनों के लिए कुल्बैक-लीब्लर डाइवर्जेंस के संख्यात्मक अनुमान को लागू करने की कोशिश की। कार्यान्वयन को डीबग करने के लिए दो सामान्य वितरण और से नमूने खींचें ।एन ( 1 , 2 )N(0,1)N(0,1)\mathcal N (0,1)N(1,2)N(1,2)\mathcal N (1,2) एक साधारण अनुमान के लिए मैंने दो हिस्टोग्राम तैयार किए और …

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