Cela pourrait être un peu d'une question philosophique, mais on y va: En théorie de la décision, le risque d'un estimateur Bayes θ ( x ) pour θ ∈ Θ est défini par rapport à une distribution avant π sur Θ .θ^(x)θ^(x)\hat\theta(x)θ∈Θθ∈Θ\theta\in\Thetaππ\piΘΘ\Theta Maintenant, d'une part, pour que le...
Considérons une réponse y et de la matrice de données X . Supposons que je crée un modèle de formulaire - y ~ g (X,θθ\theta) (g () pourrait être n'importe quelle fonction de X et θθ\theta) Maintenant, pour estimer θθ\thetaen utilisant la méthode du maximum de vraisemblance (ML), je pourrais aller...
Je travaille sur un logiciel qui devrait déterminer les emplacements du monde réel (par exemple, les radars) à partir de plusieurs rapports basés sur le GPS . Un utilisateur conduira lorsqu'il signalera un emplacement, ce qui rend les rapports très inexacts. Pour résoudre ce problème, je dois...
Je recherche une estimation robuste de la moyenne qui a une propriété spécifique. J'ai un ensemble d'éléments pour lesquels je veux calculer cette statistique. Ensuite, j'ajoute de nouveaux éléments un par un, et pour chaque élément supplémentaire, je voudrais recalculer la statistique (également...
Le r carré de la population peut être défini en supposant des scores fixes ou des scores aléatoires:ρ2ρ2\rho^2 Scores fixes: la taille de l'échantillon et les valeurs particulières des prédicteurs sont maintenues fixes. Ainsi, est la proportion de variance expliquée dans le résultat par l'équation...
J'étudie différentes méthodes d'estimation ponctuelle et je lis que lors de l'utilisation d'estimations MAP vs ML, lorsque nous utilisons un "a priori uniforme", les estimations sont identiques. Quelqu'un peut-il expliquer ce qu'est un a priori «uniforme» et donner des exemples (simples) de cas où...
J'ai lu sur MLE comme méthode de génération d'une distribution ajustée. Je suis tombé sur une déclaration disant que les estimations du maximum de vraisemblance "ont des distributions normales approximatives". Est-ce à dire que si j'applique des temps MLE répétés sur mes données et la famille de...
Pour les problèmes de classification, j'ai utilisé des réseaux de neurones et mesuré les erreurs de type I et II en utilisant la matrice de confusion et ses mesures selon cette ressource ( miroir ), ce qui est assez simple. Face à un problème d'estimation, comment évaluer les performances du...
Par défaut, lorsque nous utilisons une glmfonction dans R, elle utilise la méthode des moindres carrés itérativement repondérés (IWLS) pour trouver l'estimation du maximum de vraisemblance des paramètres. Maintenant, j'ai deux questions. Les estimations IWLS garantissent-elles le maximum global de...
On m'a appris que nous pouvons produire une estimation de paramètre sous la forme d'un intervalle de confiance après échantillonnage à partir d'une population. Par exemple, des intervalles de confiance à 95%, sans hypothèse non respectée, devraient avoir un taux de réussite de 95% pour contenir...
Disons que j'ai N balles dans un sac. Lors de mon premier tirage, je marque la balle et la replace dans le sac. Lors de mon deuxième tirage, si je prends une balle marquée, je la remets dans le sac. Cependant, si je prends une balle non marquée, je la marque et la remets dans le sac. Je continue...
Je suis assez nouveau dans les statistiques (une poignée de cours Uni de niveau débutant) et je me posais des questions sur l'échantillonnage à partir de distributions inconnues. Plus précisément, si vous n'avez aucune idée de la distribution sous-jacente, existe-t-il un moyen de "garantir" que...
Je lis actuellement l'article de Pearl (Pearl, 2009, 2e édition) sur la causalité et la lutte pour établir le lien entre l'identification non paramétrique d'un modèle et l'estimation réelle. Malheureusement, Pearl lui-même est très silencieux sur ce sujet. Pour donner un exemple, j'ai en tête un...
Un professeur de mon université a posé une question comme celle-ci (pas pour les devoirs car le cours est terminé et je n'y étais pas). Je ne sais pas comment l'aborder. La question concerne 2 sachets contenant chacun un assortiment de différents types de fruits: Le premier sac contient les fruits...
Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec...
Considérons la perte quadratique , avec donné antérieurement où . Soit la probabilité. Trouvez l'estimateur de Bayes .L(θ,δ)=(θ−δ)2L(θ,δ)=(θ−δ)2L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2π(θ)π(θ)\pi(\theta)π(θ)∼U(0,1/2)π(θ)∼U(0,1/2)\pi(\theta)\sim
Le nombre d'accidents par jour est une variable aléatoire de Poisson avec le paramètre , sur 10 jours choisis au hasard, le nombre d'accidents a été observé comme 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, ce qui sera un estimateur sans biais de e λ ?λλ\lambdaeλeλe^{\lambda} J'ai essayé de tenter de cette manière: Nous...
J'évalue actuellement un modèle de volatilité stochastique avec les méthodes de Markov Chain Monte Carlo. Ainsi, j'implémente les méthodes d'échantillonnage de Gibbs et Metropolis. En supposant que je prenne la moyenne de la distribution postérieure plutôt qu'un échantillon aléatoire, est-ce ce que...
Je voudrais savoir si la statistique est complète pour dans un paramètre .T(X1,…,Xn)=∑ni=1(Xi−X¯n)2n−1T(X1,…,Xn)=∑i=1n(Xi−X¯n)2n−1T(X_1,\ldots,X_n)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\bar{X}_n)^2}{n-1}σ2σ2\sigma^2N(μ,σ2)N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2) Cela dépend-il de savoir si est déjà connu ou non? Si est complet...
J'ai lu que la distribution de l'estimateur à effets aléatoires dans lme4 est très asymétrique et pour cette raison, les erreurs standard ne sont pas signalées. Je me demande si quelqu'un peut fournir une référence pour cela? J'ai accès au livre de Bates et Pinherio, mais pas Raudenbush et Bryk. Un...