unbiased-estimator पर टैग किए गए जवाब

पर्यावरण के नमूनों का रासायनिक विश्लेषण अक्सर रिपोर्टिंग सीमाओं या विभिन्न पहचान / मात्रात्मक सीमाओं पर नीचे सेंसर किया जाता है। उत्तरार्द्ध अलग-अलग हो सकता है, आमतौर पर अन्य चर के मूल्यों के अनुपात में। उदाहरण के लिए, एक यौगिक की उच्च सांद्रता वाले एक नमूने को विश्लेषण के लिए …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

यह कहने का क्या मतलब है कि "विचरण एक पक्षपाती अनुमानक है"। साधारण फॉर्मूले के माध्यम से एक पूर्वाग्रहित अनुमान को निष्पक्ष अनुमान में बदलने का क्या मतलब है। यह रूपांतरण वास्तव में क्या करता है? इसके अलावा, इस रूपांतरण का व्यावहारिक उपयोग क्या है? क्या आप कुछ विशेष प्रकार …

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

शास्त्रीय आंकड़ों में, एक परिभाषा है कि डेटा के एक सेट का एक सांख्यिकीय को एक पैरामीटर के लिए पूरा होने के लिए परिभाषित किया गया है यह 0 के निष्पक्ष आकलनकर्ता से असम्भव रूप से बनाना असंभव है । यही कारण है कि, ई h (T (y)) = 0 …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

यह एक सदमे का एक सा के रूप में मेरे लिए पहली बार मैं एक सामान्य वितरण मोंटे कार्लो सिमुलेशन किया था और पता चला कि का मतलब आया से मानक विचलन नमूने, सब केवल का एक नमूना आकार होने , बहुत कम साबित हुई की तुलना में, औसत, बार, …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

एक सेटिंग में जहां कोई देखता है को घनत्व साथ एक वितरण से वितरित किया , मुझे आश्चर्य है कि अगर घनत्व , अर्थात् लिए एक और वितरण के लिए Hellinger दूरी का एक निष्पक्ष अनुमानक ( आधार पर ) है।X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_nfffXiXiX_if0f0f_0H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

मैं सांख्यिकीय सीखने के तत्वों के पूर्वाग्रह-विचरण व्यापार के अध्याय को पढ़ रहा हूं और मुझे पृष्ठ 29 पर सूत्र में संदेह है। डेटा एक मॉडल से उत्पन्न होने दें, जैसे कि जहाँ यादृच्छिक है अपेक्षित मान के साथ संख्या और वेरिएंट । बता दें कि मॉडल की त्रुटि का …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

मैं अपेक्षाकृत कम आयामी सेटिंग (n >> p) में फीचर चयन के लिए लास्सो का उपयोग कर रहा हूं। एक लास्सो मॉडल फिट करने के बाद, मैं बिना किसी दंड के एक मॉडल को फिट करने के लिए नॉनज़रो गुणांक वाले कोवरिएट का उपयोग करना चाहता हूं। मैं ऐसा कर …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

सामान्य वितरण के लिए, द्वारा दिए गए मानक विचलन का निष्पक्ष अनुमानक है: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})} \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2} इस परिणाम का इतनी अच्छी तरह से ज्ञात नहीं होने के कारण यह प्रतीत होता है कि यह किसी बड़े आयात के मामले के बजाय काफी हद तक एक क्यूरियो है । इस …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

रैखिक मिश्रित मॉडल के यादृच्छिक प्रभावों पर मॉडल चयन पर विभिन्न विवरण REML का उपयोग करने का निर्देश देते हैं। मैं कुछ स्तर पर REML और ML के बीच अंतर जानता हूं, लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि REML का उपयोग क्यों किया जाना चाहिए क्योंकि ML पक्षपाती है। उदाहरण …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

मान लीजिए आप एक रेखीय फिट / रसद प्रतिगमन , के एक निष्पक्ष अनुमान के उद्देश्य के साथ एक 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 । तुम बहुत विश्वास है कि दोनों कर रहे हैंएक1औरएक2कर रहे हैं उनके अनुमानों में शोर करने के लिए बहुत ही सकारात्मक …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

एक रेखीय मॉडल के लिए ओएलएस समाधान मापदंडों के लिए सबसे अच्छा रैखिक निष्पक्ष अनुमानक प्रदान करता है। बेशक हम निम्न विचरण के लिए पूर्वाग्रह में व्यापार कर सकते हैं, जैसे रिज प्रतिगमन। लेकिन मेरा सवाल पक्षपात न करने से संबंधित है। क्या कोई अन्य अनुमानक हैं जो आमतौर पर …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

सामान्य वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए सामान्य दृष्टिकोण का मतलब और नमूना मानक विचलन / विचरण का उपयोग करना है। हालांकि, अगर कुछ आउटलेयर हैं, तो माध्यिका और माध्यिका से मध्य विचलन बहुत अधिक मजबूत होना चाहिए, है ना? कुछ डेटा सेट पर मैंने कोशिश की, सामान्य …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

जैसा कि मैं समझता हूं कि यूके के स्कूल सिखाते हैं कि मानक विचलन का उपयोग करते हुए पाया जाता है: जबकि यूएस स्कूल सिखाते हैं: (वैसे भी एक बुनियादी स्तर पर)। इससे अतीत में मेरे छात्रों की कई समस्याएं पैदा हुई हैं क्योंकि उन्होंने इंटरनेट पर खोज की है, …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

यह सवाल गैलीट श्मुइली के पेपर "To Explain or Predict " का संदर्भ देता है । विशेष रूप से, धारा 1.5 में, "व्याख्या और भविष्यवाणी अलग हैं", प्रोफेसर श्मुइली लिखते हैं: व्याख्यात्मक मॉडलिंग में ध्यान अंतर्निहित सिद्धांत का सबसे सटीक प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए पूर्वाग्रह को कम करने पर …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

यह एक अनुवर्ती है, लेकिन मेरे पिछले एक प्रश्न का भी एक अलग सवाल है । मैंने विकिपीडिया पर पढ़ा कि " एक औसत-निष्पक्ष अनुमानक पूर्ण-विचलन हानि के संबंध में जोखिम को कम करता है, जैसा कि लाप्लास द्वारा देखा गया है ।" हालाँकि, मेरे मोंटे कार्लो सिमुलेशन परिणाम इस …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad