Fermé . Cette question a besoin de détails ou de clarté . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Ajoutez des détails et clarifiez le problème en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Je travaille sur un devoir où mon professeur aimerait que nous...
J'essaie de planifier un plan d'étude pour apprendre le MLE. Pour ce faire, j'essaie de déterminer quel est le niveau minimum de calcul nécessaire pour comprendre le MLE. Est-il suffisant de comprendre les bases du calcul (c'est-à-dire trouver le minimum et le maximum de fonctions) pour comprendre...
Chaque énoncé que je trouve de l'estimateur de James-Stein suppose que les variables aléatoires estimées ont la même variance (et l'unité). Mais tous ces exemples mentionnent également que l'estimateur JS peut être utilisé pour estimer des quantités n'ayant rien à voir les unes avec les autres. L'...
J'ai lu à propos de l'estimation du maximum de vraisemblance et de l'estimation maximum a posteriori et jusqu'à présent, je n'ai rencontré d'exemples concrets qu'avec l'estimation du maximum de vraisemblance. J'ai trouvé quelques exemples abstraits d'estimation maximale a posteriori, mais rien de...
On m'a confié cette tâche et j'ai été perplexe. Un collègue m'a demandé d'estimer le et le x l o w e r du graphique suivant:xupperxupperx_{upper}xlowerxlowerx_{lower} La courbe est en fait une distribution cumulative, et x est une sorte de mesure. Il souhaite savoir quelles sont les valeurs...
J'ai des processus normalement distribués à partir desquels j'obtiens de petits échantillons ( n généralement 10-30) que je veux utiliser pour estimer la variance. Mais souvent, les échantillons sont si proches les uns des autres que nous ne pouvons pas mesurer des points individuels près du...
Propriété d'invariance de MLE: si est le MLE de , alors pour toute fonction , le MLE de est . θ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaf(θ)f(θ)f(\theta)f(θ)f(θ)f(\theta)f(θ^)f(θ^)f(\hat{\theta}) De plus, doit être une fonction biunivoque.fff Le livre dit: "Par exemple, pour estimer , le carré d'une moyenne normale,...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Considérons une régression simple (normalité non supposée): où e i est avec la moyenne 0 et l'écart type σ . Les estimations des moindres carrés de a et b ne sont-elles pas corrélées?Ouije= a + b Xje+ eje,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i +
Un modèle exponentiel est un modèle décrit par l'équation suivante: yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} L'approche la plus couramment utilisée pour estimer un tel modèle est la linéarisation, qui peut être effectuée...
J'ai un problème avec le paramètre d'estimation pour Zipf. Ma situation est la suivante: J'ai un jeu d'échantillons (mesuré à partir d'une expérience qui génère des appels qui devraient suivre une distribution Zipf). Je dois démontrer que ce générateur génère vraiment des appels avec la...
Par la loi (faible / forte) des grands nombres, étant donné certains points d'échantillonnage iid d'une distribution, leur moyenne d'échantillon converge vers la moyenne de distribution en probabilité et en tant que taille d'échantillon va à l'infini.{xi∈Rn,i=1,…,N}{xi∈Rn,i=1,…,N}\{x_i \in...
Je souhaite tester certaines de mes idées qui me semblent meilleures que tout ce que j'ai vu. Je peux me tromper mais je voudrais tester mes idées et vaincre mes doutes par des observations plus certaines. Ce que j'ai pensé faire, c'est ce qui suit: Définissez analytiquement un ensemble de...
Y a-t-il une raison particulière pour laquelle vous choisirez l'estimation de la densité du noyau plutôt que l'estimation paramétrique? J'apprenais à adapter la distribution à mes données. Cette question m'est venue. La taille de mes données est relativement grande avec 7500 points de données....
J'ai une formation en programmation informatique et en théorie des nombres élémentaires, mais aucune formation en statistique réelle, et j'ai récemment "découvert" que le monde étonnant de toute une gamme de techniques est en fait un monde statistique. Il semble que les factorisations matricielles,...
Quelle est la différence entre les deux et pourquoi le niveau de signification doit-il toujours être supérieur ou égal à la taille du
Ceci est un extrait de "Statistiques mathématiques modernes avec applications" de Devore et al. Ce qui m'intrigue, c'est que l'estimateur ne peut s'empêcher d'être dépendant de , puisque l'échantillon dépend du
Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la...
Nous avons N échantillons, , d'une distribution uniforme où est inconnue. Estimer partir des données.XiXiX_i[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Donc, la règle de Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} et la...
J'ai quelques données et j'essayais de lui ajuster une courbe lisse. Cependant, je ne veux pas imposer trop de croyances antérieures ou des pré-conceptions trop fortes (à l'exception de celles impliquées par le reste de ma question), ni aucune distribution spécifique. Je voulais juste l'adapter à...