Korzystam z Lasso do wyboru funkcji w relatywnie niskim wymiarze (n >> p). Po dopasowaniu modelu Lasso chcę użyć zmiennych towarzyszących o niezerowych współczynnikach, aby dopasować model bez kary. Robię to, ponieważ chcę obiektywnych szacunków, których Lasso nie może mi podać. Chciałbym...
Różne opisy wyboru modeli losowych efektów liniowych modeli mieszanych instruują użycie REML. Znam różnicę między REML i ML na pewnym poziomie, ale nie rozumiem, dlaczego REML powinien być używany, ponieważ ML jest stronniczy. Na przykład, czy błędem jest przeprowadzanie LRT na parametrze wariancji...
Dla rozkładu normalnego istnieje obiektywny estymator odchylenia standardowego podany przez: 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})}...
W przypadku modelu liniowego rozwiązanie OLS zapewnia najlepszy liniowy obiektywny estymator parametrów. Oczywiście możemy wymieniać nastawienie na niższe wariancje, np. Regresję grzbietu. Ale moje pytanie dotyczy braku uprzedzeń. Czy istnieją inne powszechnie stosowane estymatory, które są...
To pytanie odnosi się do pracy Galit Shmueli „Wyjaśnić lub przewidzieć” . W szczególności w sekcji 1.5 „Wyjaśnianie i przewidywanie są różne” profesor Shmueli pisze: W modelowaniu objaśniającym nacisk kładziony jest na minimalizowanie stronniczości w celu uzyskania jak najdokładniejszej...
Załóżmy, że pasujesz do regresji liniowej / logistycznej , w celu obiektywnego oszacowania . Jesteś bardzo pewny, że zarówno jak i są bardzo pozytywne w stosunku do hałasu w swoich oszacowaniach.g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot...
Powszechnym podejściem do szacowania parametrów rozkładu normalnego jest użycie średniej i odchylenia standardowego / wariancji próbki. Jeśli jednak występują pewne wartości odstające, mediana i odchylenie mediany od mediany powinny być znacznie bardziej niezawodne, prawda? Na niektórych zbiorów...
Jak rozumiem, brytyjskie szkoły uczą, że odchylenie standardowe można znaleźć za pomocą: mając na uwadze, że szkoły amerykańskie uczą: (w każdym razie na poziomie podstawowym). W przeszłości powodowało to problemy wielu moich studentów, którzy szukali w Internecie, ale znaleźli złe...
Staram się uzyskać intuicyjne zrozumienie i wyczuć różnicę i praktyczną różnicę między terminem spójnym a asymptotycznie bezstronnym. Znam ich matematyczne / statystyczne definicje, ale szukam czegoś intuicyjnego. Dla mnie, patrząc na ich indywidualne definicje, prawie wydają się być tym samym....
Jest to kontynuacja, ale także inne pytanie w stosunku do mojego poprzedniego . Czytałem na Wikipedii, że „ Estymator bezstronny minimalizuje ryzyko związane z funkcją utraty absolutnego odchylenia, jak zaobserwował Laplace ”. Jednak moje wyniki symulacji Monte Carlo nie potwierdzają tego...
Baza danych (populacja, powierzchnia, kształt) może być wykorzystana do mapowania gęstości zaludnienia poprzez przypisanie stałej wartości populacji / obszaru do każdego kształtu (który jest wielokątem, takim jak blok spisu, obszar, okręg, stan, cokolwiek innego). Jednak populacje zwykle nie są...
Twierdzenie Gaussa-Markowa mówi nam, że estymator OLS jest najlepszym liniowym estymatorem obiektywnym dla modelu regresji liniowej. Załóżmy jednak, że nie dbam o liniowość i bezstronność. Czy jest zatem jakiś inny (możliwy nieliniowy / tendencyjny) estymator dla modelu regresji liniowej, który...
Pracuję nad niektórymi danymi syntetycznymi dla modelu błędu w zmiennej dla niektórych badań. Obecnie mam pojedynczą zmienną niezależną i zakładam, że znam wariancję prawdziwej wartości zmiennej zależnej. Dzięki tym informacjom mogę uzyskać obiektywny estymator dla współczynnika zmiennej...
Załóżmy, że to zmienne losowe idące wzdłuż rozkładu Poissona ze średnią . Jak mogę udowodnić, że nie ma obiektywnego oszacowania ilości ?X0, X1, ... ,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} 1λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Załóżmy, że iY ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Interesuje mnie . Czy istnieje obiektywny estymator dla z ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Prosty estymator...
Załóżmy, że mamy (mierzalny i odpowiednio zachowujący się) zestaw , gdzie jest zwarty. Co więcej, załóżmy, że możemy pobrać próbki z równomiernego rozkładu na względem miary Lebesgue'a i że znamy miarę . Na przykład może być polem zawierającymS⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb...
Czy każda z nich implikuje drugą? Jeśli nie, to czy jedno implikuje drugie? Dlaczego? Dlaczego nie? Ten problem pojawił się w odpowiedzi na komentarz do zamieszczonej tutaj odpowiedzi . Chociaż wyszukiwanie w Google odpowiednich haseł nie dało nic, co wydawałoby się szczególnie przydatne,...
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi...
Czytam artykuł teoretyczny Douga Batesa o pakiecie R4, aby lepiej zrozumieć drobiazgowość mieszanych modeli, i natknąłem się na intrygujący wynik, który chciałbym lepiej zrozumieć, o zastosowaniu ograniczonego maksymalnego prawdopodobieństwa (REML) do oszacowania wariancji . W części 3.3...
Rozważ model AR ( ) (zakładając zero dla uproszczenia):ppp xt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εtxt=φ1xt−1+…+φpxt−p+εt x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Oszacowano, że estymator OLS (równoważny estymatorowi warunkowego maksymalnego prawdopodobieństwa) dla jest tendencyjny, jak...