Existe alguma diferença entre estimar e em um estudo de simulação?

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Em um estudo de simulação, existe alguma diferença entre

estimando a variância , vezes e tomando sua média, eσ21000

estimando o desvio padrão , vezes e tomando sua média?σ1000

Posso fazer alguém? Existe alguma preferência em fazer uma em particular?

user81411
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Claramente, existem algumas diferenças porque a variação e o desvio padrão não são os mesmos. Você pode ser mais específico sobre o que procura?
Glen_b -Reinstala Monica
Preferimos a variação porque a fórmula da variação é imparcial para qualquer distribuição subjacente. Você pode encontrar as respostas para sua pergunta nesta página stats.stackexchange.com/questions/249688/…
Hugh
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@ hugh você tem certeza de que a imparcialidade deve ser o único critério?
Glen_b -Reinstala Monica
@Glen_b Neste link bmcmedresmethodol.biomedcentral.com/articles/10.1186/… (Tabela 1), não estou entendendo por que os autores estimaram , vez de , ? σ0σ1σ02σ12
user81411
Também joophox.net/publist/methodology05.pdf , estimaram os autoresσ.
user81411

Respostas:

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Acho essa questão de interesse porque destaca a natureza artificial de buscar imparcialidade acima de tudo. Alguns pontos:

  • a variância permite um estimador imparcial, enquanto a raiz quadrada desse estimador é enviesada [pela desigualdade de Jensen];σ2σ^n

  • não existe um estimador imparcial genérico de [significado genérico em todas as distribuições];σ

  • para uma família de distribuições de escala ou escala de localização, como é uma escala, a expectativa pode ser escrita como onde é o tamanho da amostra e é a família de distribuições. Portanto, o viés pode ser corrigido em toda a famíliaσEP[σ^n]

    EP[σ^]=c(P,n)σ
    nP
Xi'an
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Eu acho que a verdadeira razão pela qual a maioria das vezes associa a variação (e não o desvio padrão) é que (com dados distribuídos normais) isso leva a uma teoria de distribuição mais limpa (F-dist).
b Kjetil HALVORSEN