On suppose que θ est un estimateur non biaisé pour θ . Alors bien sûr, E [ θ | θ ] = θ .θ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE [ θ^∣ θ ] = θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Comment expliquer cela à un profane? Dans le passé, ce que je l' ai dit est si vous en moyenne un groupe de valeurs...
Ma compréhension de ce qu'est un estimateur et une estimation: Estimateur: Une règle pour calculer une estimation Estimation: La valeur calculée à partir d'un ensemble de données basé sur l'estimateur Entre ces deux termes, si on me demande de souligner la variable aléatoire, je dirais que...
Supposons que je nnn paramètres positifs pour estimer μ1,μ2,...,μnμ1,μ2,...,μn\mu_1,\mu_2,...,\mu_n et leur correspondant nnn estimations non biaisées produites par les estimateurs μ1^,μ2^,...,μn^μ1^,μ2^,...,μn^\hat{\mu_1},\hat{\mu_2},...,\hat{\mu_n} , soit E[μ1^]=μ1E[μ1^]=μ1\mathrm...
Cette question a été soulevée dans un autre fil que j'ai commencé, alors j'ai pensé que j'obtiendrais les opinions de plus de gens à ce sujet. Ma question est Est le résiduel, e, un estimateur de l'erreur, ϵϵ\epsilon? La raison que je demande est la suivante. Dans OLS, la variance des résidus,RSS(...
Motivation Dans le contexte de l'inférence post-sélection de modèle, Leeb et Pötscher (2005) écrivent: Bien que l'on sache depuis longtemps que l'uniformité (au moins localement) par rapport aux paramètres est un problème important dans l'analyse asymptotique, cette leçon a souvent été oubliée dans...