MLE = Estimation du maximum de vraisemblance MAP = Maximum a posteriori Le MLE est intuitif / naïf en ce qu'il ne commence qu'avec la probabilité d'observation compte tenu du paramètre (c'est-à-dire la fonction de vraisemblance) et essaie de trouver le paramètre le plus conforme à l'observation ....
J'ai lu que le test de Kolmogorov-Smirnov ne devrait pas être utilisé pour tester la qualité de l'ajustement d'une distribution dont les paramètres ont été estimés à partir de l'échantillon. Est-il judicieux de diviser mon échantillon en deux et d'utiliser la première moitié pour l'estimation des...
Cette question est inspirée d'un mini-jeu de Pokemon Soulsilver: Imaginez qu'il y ait 15 bombes cachées sur cette zone 5x6 (EDIT: maximum 1 bombe / cellule): Maintenant, comment estimeriez-vous la probabilité de trouver une bombe sur un champ spécifique, compte tenu des totaux des lignes /...
Je me demande si l'estimation du maximum de vraisemblance n'a jamais été utilisée dans les statistiques. Nous en apprenons le concept mais je me demande quand il est réellement utilisé. Si nous supposons la distribution des données, nous trouvons deux paramètres, un pour la moyenne et un pour la...
Dans une variante du problème du collecteur de coupons , vous ne connaissez pas le nombre de coupons et devez le déterminer en fonction des données. J'appellerai cela le problème du cookie de fortune: Étant donné un nombre inconnu de messages distincts sur les cookies de fortune , estimez en...
Je souhaite obtenir une estimation non biaisée de R2R2R^2 dans une régression linéaire multiple. À la réflexion, je peux penser à deux valeurs différentes qu'une estimation non biaisée de pourrait essayer de faire correspondre.R2R2R^2 Hors échantillon :R2R2R^2 le carré r qui serait obtenu si...
Version courte: Quelle est la méthode la plus efficace sur le plan informatique pour estimer le mode d'un ensemble de données multidimensionnelles, échantillonné à partir d'une distribution continue? Version longue: j'ai un ensemble de données dont j'ai besoin pour estimer le mode. Le mode ne...
Je sais que cela pourrait être un peu compliqué, statistiquement, mais c'est mon problème. J'ai beaucoup de données de plage, c'est-à-dire la taille minimum, maximum et échantillon d'une variable. Pour certaines de ces données, j'ai également une moyenne, mais pas beaucoup. Je veux comparer ces...
Je suis en train de parcourir un document qui utilise l'inégalité oracle pour prouver quelque chose mais je suis incapable de comprendre ce qu'il essaie même de faire. Lorsque j'ai recherché en ligne «Oracle Inequality», certaines sources m'ont dirigé vers l'article «Candes, Emmanuel J. "qui peut...
Après avoir parcouru quelques mathématiques légèrement laconiques, je pense avoir une légère intuition de l'estimation de la densité du noyau. Mais je suis également conscient que l'estimation de la densité multivariée pour plus de trois variables pourrait ne pas être une bonne idée, en termes de...
Dans certains cas, l'a priori de Jeffreys pour un modèle multidimensionnel complet est généralement considéré comme insuffisant, c'est par exemple le cas dans: (où ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) , avec μ et σ inconnus) où le prieur suivant est préféré (au précédent de Jeffreys complet π ( μ , σ ) ∝ σ - 2 ): p (...
Je viens de regarder une conférence sur l'inférence statistique ("comparer les proportions et les moyens"), qui fait partie d'une introduction au cours en ligne de statistiques. Le matériel avait aussi peu de sens pour moi qu'il le fait toujours (maintenant, j'ai dû voir ce genre de choses des...
θ^θ^\hat\thetaθ∗θ∗\theta^*nnn∥θ^−θ∗∥‖θ^−θ∗‖\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt n)∥Eθ^−θ∗∥‖Eθ^−θ∗‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert∥Eθ^−θ^∥‖Eθ^−θ^‖\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/n−−√)O(1/n)O(1/\sqrt{n}) Je m'intéresse aux modèles qui ont un biais qui...
Cette question est motivée par celle-ci . J'ai recherché deux sources et c'est ce que j'ai trouvé. A. van der Vaart, Statistiques asymptotiques: Il est rarement possible de calculer explicitement une vraisemblance de profil, mais son évaluation numérique est souvent réalisable. Ensuite, la...
Lors de l'apprentissage du cours d'échantillonnage, je rencontre les deux énoncés suivants: 1) L'erreur d'échantillonnage entraîne principalement une variabilité, les erreurs de non-échantillonnage entraînent un biais. 2) En raison d'une erreur de non-échantillonnage, un échantillon est souvent...
Soit et quatre variables aléatoires telles que , où sont des paramètres inconnus. Supposons également que ,Alors lequel est vrai?Y 1 , Y 2 , Y 3 Y1,Y2,Y3Y_1,Y_2,Y_3Y 4Y4Y_4 E ( Y 1 ) = θ 1 - θ 3 ; E ( Y 2 ) = θ 1 + θ 2 - θ 3 ; E ( Y 3 ) = θ 1 - θ 3 ; E ( Y 4 ) = θ 1 - θ 2 - θ 3...
Supposons que nous ayons deux estimateurs et α 2 pour un paramètre x . Pour déterminer quel estimateur est "meilleur", examinons-nous le MSE (erreur quadratique moyenne)? En d'autres termes, nous regardons M S E = β 2 + σ 2 où β est le biais de l'estimateur et σ 2 est la variance de l'estimateur?...
Je recherche des méthodes qui peuvent être utilisées pour estimer le modèle d'erreur de mesure "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Où les erreurs sont normales indépendantes avec des variances inconnues et...
Le mot rétrécissement est souvent utilisé dans certains cercles. Mais ce qui est rétrécissement, il ne semble pas y avoir de définition claire. Si j'ai une série chronologique (ou toute collection d'observations d'un processus), quelles sont les différentes façons de mesurer un certain type de...
Quels sont les avantages et les inconvénients de l'utilisation de LARS [1] par rapport à l'utilisation de la descente de coordonnées pour ajuster la régression linéaire régularisée L1? Je m'intéresse principalement aux aspects de performance (mes problèmes ont tendance à avoir Ndes centaines de...