unbiased-estimator पर टैग किए गए जवाब

जनसंख्या पैरामीटर के एक अनुमानक को संदर्भित करता है जो औसत पर "सही मूल्य हिट करता है"। है, जिसके तहत अवलोकन डेटा के एक समारोह के एक निष्पक्ष आकलनकर्ता है एक पैरामीटर अगर ई (\ टोपी {\ थीटा}) = \ थीटा । निष्पक्ष अनुमानक का सबसे सरल उदाहरण जनसंख्या के औसत के अनुमानक के रूप में नमूना माध्य है। θ^θइ(θ^)=θ

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जनसंख्या घनत्व आकलन के लिए मॉडल
(जनसंख्या, क्षेत्र, आकार) का एक डेटाबेस जनसंख्या घनत्व को मैप करने के लिए प्रत्येक आकार (जो कि एक जनगणना ब्लॉक, ट्रैक्ट, काउंटी, राज्य, जो भी है) जैसे एक बहुभुज (जैसे बहुभुज है) का निरंतर मान निर्दिष्ट करके उपयोग किया जा सकता है। आबादी आमतौर पर समान रूप से उनके बहुभुज …
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OLS BLUE है। लेकिन क्या होगा अगर मुझे निष्पक्षता और रैखिकता की परवाह नहीं है?
गॉस-मार्कोव प्रमेय हमें बताता है कि ओएलएस अनुमानक रैखिक पुनरुत्पादक मॉडल के लिए सबसे अच्छा रैखिक निष्पक्ष अनुमानक है। लेकिन मान लीजिए कि मैं रैखिकता और निष्पक्षता की परवाह नहीं करता। फिर क्या रेखीय प्रतिगमन मॉडल के लिए कुछ अन्य (संभव nonlinear / पक्षपाती) अनुमानक है जो गॉस-मार्कोव मान्यताओं या …
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सुसंगत और asymptotically निष्पक्ष के बीच अंतर की सहज समझ
मैं एक सहज ज्ञान युक्त समझ पाने की कोशिश कर रहा हूं और लगातार और विषम रूप से निष्पक्ष शब्द के बीच अंतर और व्यावहारिक अंतर महसूस करता हूं। मैं उनकी गणितीय / सांख्यिकीय परिभाषा जानता हूं, लेकिन मैं कुछ सहज ज्ञान युक्त हूं। मेरे लिए, उनकी व्यक्तिगत परिभाषाओं को …
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रिग्रेशन के लिए बायस्ड एसेटर त्रुटि वाले वेरिएबल्स मॉडल में निष्पक्ष एक से बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए
मैं कुछ शोध के लिए एरर इन वैरिएबल मॉडल के लिए कुछ सिंटैटिक डेटा पर काम कर रहा हूं। वर्तमान में मेरे पास एक एकल स्वतंत्र चर है, और मैं मान रहा हूं कि मैं आश्रित चर के सही मूल्य के लिए विचरण जानता हूं। इसलिए, इस जानकारी के साथ, …
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कैसे एक शो करता है की कोई निष्पक्ष आकलनकर्ता है कि वहाँ मतलब के साथ एक प्वासों बंटन के लिए ?
मान लीजिए कि iid यादृच्छिक चर हैं जो साथ वितरण का पालन करते हैं । मैं कैसे साबित कर सकता हूं कि मात्रा का कोई निष्पक्ष आकलनकर्ता नहीं है ?X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
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दो यादृच्छिक चर के छोटे के लिए निष्पक्ष अनुमानक
मान लीजिए और वाई ~ एन ( μ y , σ 2 y )एक्स∼ एन( μएक्स, σ2एक्स)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼ एन( μy, σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) मुझे में दिलचस्पी है । क्या z के लिए एक निष्पक्ष अनुमानक है ?z= मिनट ( μएक्स, μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz सरल की आकलनकर्ता …
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PROC मिश्रित और l / lmer के बीच अंतर R- स्वतंत्रता की डिग्री में
नोट: यह प्रश्न एक रिपॉजिट है, क्योंकि मेरे पिछले प्रश्न को कानूनी कारणों से हटाना पड़ा था। आर में पैकेज lmeसे फ़ंक्शन के साथ एसएएस से PROC MIXED की तुलना करते समय nlme, मैंने कुछ अंतर भ्रामक मतभेदों पर ठोकर खाई। विशेष रूप से, विभिन्न परीक्षणों में स्वतंत्रता की डिग्री …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 
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एक सेट के घातांक का निष्पक्ष आकलनकर्ता?
मान लीजिए कि हमारे पास एक (औसत दर्जे का और उपयुक्त व्यवहार किया गया है) , जहां कॉम्पैक्ट है। इसके अलावा, मान लें कि हम वितरण पर समान वितरण से नमूने आकर्षित कर सकते हैं उपाय और हम माप जानते हैं । उदाहरण के लिए, शायद एक बॉक्स युक्त ।S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq …
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विषमतापूर्ण निष्पक्षता और संगति के बीच अंतर क्या है?
क्या प्रत्येक दूसरे को प्रभावित करता है? यदि नहीं, तो क्या एक दूसरे को प्रभावित करता है? क्यों नहीं? मेरे द्वारा यहां पोस्ट किए गए उत्तर पर एक टिप्पणी के जवाब में यह मुद्दा सामने आया । हालाँकि Google ने प्रासंगिक शब्दों को खोजते हुए कुछ भी उत्पन्न नहीं किया …
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बायस अनुमानक बायस के चयन के लिए प्रतिरक्षा हैं
क्या बायस अनुमानक पूर्वाग्रह के चयन के लिए प्रतिरक्षा हैं? अधिकांश पेपर जो उच्च आयाम में अनुमान पर चर्चा करते हैं, उदाहरण के लिए, पूरे जीनोम अनुक्रम डेटा, अक्सर चयन पूर्वाग्रह का मुद्दा उठाएंगे। चयन पूर्वाग्रह इस तथ्य से उत्पन्न होता है कि, हालांकि हमारे पास हजारों संभावित भविष्यवक्ता हैं …
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प्रतिबंधित अधिकतम संभावना क्यों वर्जित का एक बेहतर (निष्पक्ष) अनुमान लगाती है?
मैं मिश्रित मॉडल की नाइटी-किरकिरा को बेहतर ढंग से समझने के लिए आर के lme4 पैकेज पर डौग बेट्स के थ्योरी पेपर को पढ़ रहा हूं , और एक पेचीदा परिणाम के बारे में आया हूं जिसे मैं बेहतर समझना चाहता हूं, वेरिएंट का अनुमान लगाने के लिए प्रतिबंधित अधिकतम …
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एआर ( ) मॉडल के लिए निष्पक्ष अनुमानक
एआर ( ) मॉडल पर विचार करें (सादगी के लिए शून्य का मतलब मानते हुए):पीपीp एक्सटी=φ1एक्सटी - 1+ … +φपीएक्सटी - पी+εटीएक्सटी=φ1एक्सटी-1+...+φपीएक्सटी-पी+εटी x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t OLS आकलनकर्ता ( अधिकतम सशर्त संभावना के बराबर ) को पक्षपाती के रूप में जाना जाता है, …
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कैसे समझा जाता है कि एक निष्पक्ष अनुमान लगाने वाला एक झूठ बोलने वाले के लिए क्या है?
मान लीजिए के लिए एक निष्पक्ष आकलनकर्ता है । फिर, । θई[ θ |θ]=θθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaई [ θ^| Θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta एक व्यक्ति को यह कैसे समझाया जाता है? अतीत में, मैंने जो कहा है वह यह है कि यदि आप नमूने के आकार को बड़ा पाते …
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इस अनुमानक का प्रसरण क्या है
मैं एक फ़ंक्शन f, यानी का अनुमान लगाना चाहता हूं , जहां X और Y स्वतंत्र यादृच्छिक चर हैं। मैं च के नमूने लेकिन नहीं आईआईडी: के लिए आईआईडी नमूने हैं Y 1 , वाई 2 , ... वाई एन और प्रत्येक के लिए वाई मैं देखते हैं n मैं …
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माध्य के वर्ग के लिए निष्पक्ष, सकारात्मक अनुमानक
मान लें कि हमारे पास सच्चे (अज्ञात) माध्य और विचरण साथ वितरण से iid नमूने हैं , और हम का अनुमान लगाना चाहते हैं ।μ ,σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 हम इस मात्रा का एक निष्पक्ष, हमेशा सकारात्मक अनुमानक कैसे बना सकते हैं? नमूना का वर्ग लेते हुए माध्य पक्षपाती है और मात्रा, …
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