Metoda estymacji parametrów poprzez zrównanie momentów próby i populacji, a następnie rozwiązanie równań dla nieznanych parametrów.
Estymatory maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) są asymptotycznie skuteczne; widzimy praktyczny wynik w tym, że często wypadają lepiej niż szacunki metodą momentów (MoM) (gdy się różnią), nawet przy małych próbkach Tutaj „lepsze niż” oznacza w tym sensie, że zazwyczaj ma mniejszą wariancję, gdy...
Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa często skutkuje tendencyjnymi estymatorami (np. Jego oszacowanie dla wariancji próby jest tendencyjne dla rozkładu Gaussa). Co zatem sprawia, że jest tak popularny? Dlaczego dokładnie jest tak często używany? Co w szczególności czyni go lepszym niż...
Dlaczego w „Metodzie momentów” porównujemy momenty próbne z momentami populacji w celu znalezienia estymatora punktu? Gdzie kryje się za tym
Zazwyczaj wprowadzamy się do metody estymatorów momentów poprzez „zrównanie momentów populacyjnych z ich odpowiednikiem próbki”, dopóki nie oszacujemy wszystkich parametrów populacji; tak, że w przypadku rozkładu normalnego potrzebowalibyśmy tylko pierwszego i drugiego momentu, ponieważ w pełni...
Próbuję zrozumieć związek między funkcją generującą moment a funkcją charakterystyczną. Funkcja generowania momentu jest zdefiniowana jako: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2...
Zadano mi to pytanie pewnego dnia i nigdy wcześniej go nie rozważałem. Moja intuicja wynika z zalet każdego estymatora. Maksymalne prawdopodobieństwo występuje najlepiej, gdy jesteśmy pewni procesu generowania danych, ponieważ w przeciwieństwie do metody momentów wykorzystuje wiedzę o całej...
Czy ktoś może mi wyjaśnić różnicę między metodą momentów a GMM (ogólną metodą momentów), ich relacją i kiedy należy użyć jednego lub
Widzę w różnych miejscach wspomniane, że ANOVA dokonuje oszacowania za pomocą metody momentów. Twierdzenie to wprawia mnie w zakłopotanie, ponieważ chociaż nie znam metody momentów, rozumiem, że jest to coś innego niż metoda największego prawdopodobieństwa i nie jest ona równoważna; z drugiej...
Zasadniczo wydaje się, że metoda momentów polega jedynie na dopasowaniu obserwowanej średniej próbki lub wariancji do momentów teoretycznych w celu uzyskania oszacowań parametrów. Rozumiem, że jest to często to samo co MLE dla rodzin wykładniczych. Jednak trudno jest znaleźć jasną definicję metody...
Istnieje wiele metod szacowania parametrów. MLE, UMVUE, MoM, teoretyka decyzyjna i inne wydają się mieć dość logiczne uzasadnienie, dlaczego są przydatne do szacowania parametrów. Czy jakakolwiek metoda jest lepsza od innych, czy może to tylko kwestia tego, jak zdefiniujemy, czym jest „najlepiej...
Jak wyjaśnić uogólnione metody momentów i jak są one wykorzystywane do statystyki niepatystycznej? Do tej pory mam zamiar: jest to coś, czego używamy do oszacowania warunków, takich jak średnie i zmienność na podstawie zebranych próbek. Jak wyjaśnić część, w której oceniasz wektor parametru,...
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej...