Wikipedia et la vignette du package sandwich R donnent de bonnes informations sur les hypothèses supportant les erreurs standard des coefficients OLS et le contexte mathématique des estimateurs sandwich. Je ne sais toujours pas comment le problème de l'hétéroscédasticité résiduelle est abordé,...
Il a été suggéré par Angrist et Pischke que les erreurs-types robustes (c.-à-d. Robustes à l'hétéroscédasticité ou aux variations inégales) sont signalées d'office plutôt que de les tester. Deux questions: Quel est l'impact sur les erreurs standard de le faire en cas d'homoscédasticité? Quelqu'un...
J'ai lu à partir de là que l'erreur standard de la variance de l'échantillon est SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N−1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Quelle est l'erreur type de l'écart type de l'échantillon? Je serais tenté de deviner et de dire que mais je ne suis pas...
J'ai du mal à comprendre la dérivation de l'erreur de prédiction attendue ci-dessous (ESL), en particulier sur la dérivation de 2.11 et 2.12 (conditionnement, le pas vers le minimum point par point). Tous les pointeurs ou liens très appréciés. Ci-dessous, je rapporte l'extrait de ESL pg. 18. Les...
Pour ce modèle univarié de régression linéaire yje= β0+ β1Xje+ ϵjeyje=β0+β1Xje+ϵjey_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_i données ensemble donné D = { ( x1, y1) , . . . , ( xn, yn) }ré={(X1,y1),...,(Xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),...,(x_n,y_n)\} , les estimations des coefficients sont β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Le scénario suivant est devenu la plupart des FAQ dans le trio d'enquêteur (I), réviseur / éditeur (R, non lié au CRAN) et moi (M) en tant que créateur de l'intrigue. Nous pouvons supposer que (R) est le réviseur de big boss médical typique, qui sait seulement que chaque intrigue doit avoir une...
Disons que je calcule certains paramètres du modèle en minimisant la somme des résidus au carré, et je suppose que mes erreurs sont gaussiennes. Mon modèle produit des dérivées analytiques, donc l'optimiseur n'a pas besoin d'utiliser des différences finies. Une fois l'ajustement terminé, je veux...
J'utilise scikit-learn de Python pour former et tester une régression logistique. scikit-learn renvoie les coefficients de régression des variables indépendantes, mais il ne fournit pas les erreurs standard des coefficients. J'ai besoin de ces erreurs standard pour calculer une statistique de Wald...
Dans la littérature sur le taux d'erreur au niveau de la famille (FWER) et sur le taux de fausses découvertes (FDR), des méthodes particulières de contrôle du FWER ou du FDR conviennent aux tests dépendants ou indépendants. Par exemple, dans l'article de 1979 "Une procédure de test multiple à rejet...
J'utilise la régression de crête sur des données hautement multicollinéaires. En utilisant OLS, j'obtiens de grandes erreurs standard sur les coefficients en raison de la multicolinéarité. Je sais que la régression de crête est un moyen de résoudre ce problème, mais dans toutes les implémentations...
Ici, «tronquer» implique de réduire la précision des nombres aléatoires et de ne pas tronquer la série de nombres aléatoires. Par exemple, si j'ai nombres vraiment aléatoires (tirés de n'importe quelle distribution, par exemple, normale, uniforme, etc.) avec une précision arbitraire et que je...
Je me rends compte que c'est une question très fondamentale, mais je ne trouve de réponse nulle part. Je calcule les coefficients de régression en utilisant les équations normales ou la décomposition QR. Comment puis-je calculer les erreurs standard pour chaque coefficient? Je pense généralement...
Après quelques recherches, je trouve très peu sur l'incorporation de poids d'observation / erreurs de mesure dans l'analyse des composants principaux. Ce que je trouve a tendance à s'appuyer sur des approches itératives pour inclure des pondérations (par exemple, ici ). Ma question est pourquoi...
J'ai récemment étudié le fonctionnement interne de l'erreur standard et je me suis trouvé incapable de comprendre comment cela fonctionne. D'après ce que je comprends de l'erreur type, il s'agit de l'écart type de la distribution des moyennes des échantillons. Mes questions sont: • comment...
Supposons que w1,w2,…,wnw1,w2,…,wnw_1,w_2,\ldots,w_n et x1,x2,...,xnx1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_n sont chacun tirés iid de certaines distributions, avec wiwiw_i indépendant de xixix_i . Les sont strictement positifs. Vous observez tous les , mais pas les ; vous observez plutôt . Je souhaite...
Je lis actuellement "Toutes les statistiques" de Larry Wasserman et je suis perplexe à propos de quelque chose qu'il a écrit dans le chapitre sur l'estimation des fonctions statistiques des modèles non paramétriques. Il a écrit "Parfois, nous pouvons trouver l'erreur-type estimée d'une fonction...
Une règle de notation appropriée est une règle qui est maximisée par un `` vrai '' modèle et qui ne permet pas de `` couvrir '' ou de jouer le système (rapportant délibérément des résultats différents, comme le croit réellement le modèle pour améliorer le score). Le score Brier est correct, la...
MAD = écart absolu moyen MSE = erreur quadratique moyenne J'ai vu des suggestions de divers endroits selon lesquelles MSE est utilisé malgré certaines qualités indésirables (par exemple http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , qui déclare en p8 "On pense généralement que MAD est un meilleur...
Ma question est très simple: pourquoi nous choisissons la distribution normale comme terme d'erreur dans l'hypothèse d'une régression linéaire? Pourquoi nous n'en choisissons pas d'autres comme l'uniforme, le t ou