steins-phenomenon पर टैग किए गए जवाब

निम्नलिखित तीन घटनाओं पर विचार करें। स्टीन का विरोधाभास: में बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण के कुछ आंकड़े दिए गए , नमूना का मतलब सही मतलब का बहुत अच्छा अनुमानक नहीं है। यदि कोई नमूने के सभी निर्देशांक को शून्य [या उनके मतलब की ओर, या वास्तव में किसी भी मूल्य की …

64 regression  mixed-model  ridge-regression  shrinkage  steins-phenomenon 

स्टीन के उदाहरण से पता चलता है कि की अधिकतम संभावना का अनुमान सामान्य रूप से वितरित चर का मतलब है और variances (एक वर्ग हानि फ़ंक्शन के तहत) iff । साफ-सुथरे प्रमाण के लिए, बड़े पैमाने पर इंजेक्शन का पहला अध्याय देखें : ब्रैडली एफ्रॉन द्वारा अनुमान, परीक्षण और …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

स्टीन के विरोधाभास से पता चलता है कि जब तीन या अधिक मापदंडों का एक साथ अनुमान लगाया जाता है, तो संयुक्त अनुमानक किसी भी विधि की तुलना में औसतन अधिक सटीक होते हैं (अर्थात कम अपेक्षित औसत वर्ग त्रुटि), जो मापदंडों को अलग से संभालती है। यह एक बहुत …

20 paradox  steins-phenomenon 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

मैं जेम्स-स्टीन अनुमानक के बारे में पढ़ रहा हूं। यह परिभाषित किया गया है, इस नोट्स में , जैसा कि θ^= ( 1 - पी - 2∥ एक्स∥2) एक्सθ^=(1-पी-2‖एक्स‖2)एक्स \hat{\theta}=\left(1 - \frac{p-2}{\|X\|^2}\right)X मैंने प्रमाण पढ़ा है लेकिन मैं निम्नलिखित कथन को नहीं समझता: ज्यामितीय रूप से, जेम्स-स्टीन अनुमानक प्रत्येक घटक …

19 estimation  terminology  shrinkage  steins-phenomenon 

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 

मुझे जेम्स-स्टीन संकोचन के विचार से लिया गया है (यानी कि संभवतः स्वतंत्र मानदंडों के वेक्टर के एक अवलोकन का एक अरेखीय कार्य यादृच्छिक चर के साधनों का एक बेहतर अनुमानक हो सकता है, जहां 'बेहतर' को स्क्विट त्रुटि से मापा जाता है। )। हालाँकि, मैंने इसे लागू काम में …

15 estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

मैं हाल ही में अनुभवजन्य Bayes (Casella, 1985, अनुभवजन्य Bayes डेटा विश्लेषण के लिए एक परिचय) के बारे में पढ़ने के लिए हुआ और यह यादृच्छिक प्रभाव मॉडल की तरह लग रहा था; इसमें दोनों के वैश्विक अर्थ से सिकुड़े हुए अनुमान हैं। लेकिन मैंने इसे नहीं पढ़ा है ... …

12 bayesian  estimation  random-effects-model  steins-phenomenon  empirical-bayes 

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 …

11 estimation  shrinkage  steins-phenomenon