Jakie są szacunkowe parametry formalne dla skośnego-normalnego? Jeśli możesz, wyprowadzenie za pośrednictwem MLE lub Mom byłoby również świetne. Dzięki
Edit .
Mam zestaw danych, dla których mogę wizualnie stwierdzić, że wykresy są lekko przekrzywione w lewo. Chcę oszacować średnią i wariancję, a następnie wykonać test dopasowania pod względem dopasowania (dlatego potrzebuję oszacowań parametrów). Czy mam rację, myślę, że muszę tylko odgadnąć pochylenie (alfa) (może zrobić kilka wypaczeń i przetestować, który jest najlepszy?).
Chciałbym uzyskać pochodną MLE dla własnego zrozumienia - wolałbym MLE niż MoM, ponieważ jestem bardziej z nim zaznajomiony.
Nie byłam pewna, czy istnieje więcej niż jedna normalna skośna normalna - mam na myśli tylko negujący wypaczony środek! Jeśli to możliwe, pomocne byłyby również oszacowania parametrów wykładniczej mocy skośnej!
źródło
snormFit
wfGarch
oszacuje rozkład normalny skośny, lub możesz spojrzeć nasn
pakiet (używa definicji Azzalini, uważaj, że istnieją inne definicje „skośnego normalnego”). Jeśli używasz Staty, spróbuj tutaj . Różne pakiety dla Pythona, VBA i Perla są dostępne na stronie Adelchi Azzalini na Uniwersytecie w Padwie.Odpowiedzi:
W rzeczy samej, „członkostwo normalnej rodziny” eksplodowało członkostwem (artykuł w Wikipedii tego nie potwierdza). Rozważmy więc matkę ich wszystkich, która ma funkcję gęstości prawdopodobieństwa
Rozwiązania w formie zamkniętej dla estymatora ML nie istnieją. Estymator metody momentu dostarcza zamkniętych formularzy w następujący sposób, zakładając, że wszystkie trzy parametry są niezerowe (oczywiście jeśli i / lub są zerowe, wówczas poniższe kroki są uproszczone):ω ξ
1) Uzyskaj oszacowanie MoM , rozwiązując dla wyrażenie skośności rozkładu, używając oszacowanego współczynnika skośności próbki .δ^ δ
γ^3
2) Uzyskaj oszacowanie za pomocąα^
3) Uzyskaj oszacowanie MoM , rozwiązując dla wyrażenie dla wariancji, przy użyciu wariancji próbki i szacowanej uzyskanej w poprzednim kroku ω Ď 2 x =ω2⋅(ω^ ω
3) Uzyskiwanie MOM oszacowanie poprzez rozwiązywanie wyrażenie na średnie rozkładu, stosując średnia próbki i poprzednie szacunki. ξ ľ x=ξ+ Ohm Æ √ξ^ ξ
I nie zapomnij propagować błędu estymacji w tej procedurze sekwencyjnej, jeśli chodzi o wariancję estymatora.
źródło