Com um plano prévio, os estimadores ML (freqüentista - máxima verossimilhança) e MAP (bayesiano - máxima a posteriori) coincidem. De maneira mais geral, porém, estou falando de estimadores de pontos derivados como otimizadores de alguma função de perda. Ou seja, (Bayesian) x (x^(. ) = argminE (...
Questão A variação de uma distribuição binomial negativa (NB) é sempre maior que sua média. Quando a média de uma amostra é maior que sua variância, a tentativa de ajustar os parâmetros de um RN com probabilidade máxima ou com estimativa de momento falhará (não há solução com parâmetros...
É suficiente mostrar que MSE = 0 como n→∞n→∞n\rightarrow\infty ? Também li em minhas anotações algo sobre plim. Como encontro o plim e o uso para mostrar que o estimador é
Atualmente, estou lendo "All of Statistics", de Larry Wasserman, e intrigado com algo que ele escreveu no capítulo sobre estimativa de funções estatísticas de modelos não paramétricos. Ele escreveu "Às vezes, podemos encontrar o erro padrão estimado de uma função estatística fazendo alguns...
Eu conheço três métodos para fazer estimativa de parâmetros, ML, MAP e Bayes. E para a abordagem MAP e Bayes, precisamos escolher os anteriores para os parâmetros, certo? Digamos que eu tenho esse modelo , no qual são parâmetros, para fazer a estimativa usando MAP ou Bayes, li no livro que é...
Eu tenho usado IRLS (mínimos quadrados ponderados) iterativamente para minimizar as funções do seguinte formulário, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) onde é o número de instâncias de x_i \ in \ mathbb {R} , m \ in \ mathbb {R} é a...
Suponha que temos dois pontos (a figura a seguir: círculos pretos) e queremos encontrar um valor para um terceiro ponto entre eles (cruz). De fato, vamos estimar isso com base em nossos resultados experimentais, os pontos negros. O caso mais simples é desenhar uma linha e depois encontrar o valor...
Jeffrey Wooldridge em sua Análise Econométrica de Dados de Painel e Seção Transversal (página 357) diz que o Hessian empírico "não é garantido que seja definido positivo, ou mesmo semidefinido positivo, para a amostra em particular com a qual estamos trabalhando". Isso me parece errado, pois...
A abordagem comum para estimar os parâmetros de uma distribuição normal é usar a média e o desvio / variância padrão da amostra. No entanto, se houver alguns discrepantes, a mediana e o desvio médio da mediana devem ser muito mais robustos, certo? Em alguns conjuntos de dados que eu tentei, a...
Digamos que tenho um grande conjunto de valores que às vezes se repetem. Desejo estimar o número total de valores únicos no conjunto grande.SSS Se eu coletar uma amostra aleatória de valores e determinar que ele contém T uTTTTuTuT_u valores exclusivos, posso usar isso para estimar o número de...
Tenho dados sobre os funcionários de uma grande empresa italiana há dez anos e gostaria de ver como a diferença de gênero nos ganhos entre homens e mulheres mudou ao longo do tempo. Para esse propósito, eu OLS agrupado: onde é o log de ganhos por ano, inclui covariáveis que diferem por...
Os testes de permutação (também chamados de teste de randomização, teste de re-randomização ou teste exato) são muito úteis e úteis quando a suposição de distribuição normal exigida por, por exemplo, t-testnão é atendida e quando a transformação dos valores pela classificação do teste...
Estou tentando entender alguns trabalhos de Mark van der Laan. Ele é um estatístico teórico em Berkeley, trabalhando com problemas que se sobrepõem significativamente ao aprendizado de máquina. Um problema para mim (além da matemática profunda) é que ele muitas vezes acaba descrevendo abordagens...
Suponha que tenhamos um processo de Bernoulli com probabilidade de falha (que será pequena, digamos, ) a partir da qual coletamos amostras até encontrar falhas. Assim, estimamos a probabilidade de falha como que N é o número de amostras.qqqq≤0.01q≤0.01q \leq
Eu acho que já entendi a definição matemática de um estimador consistente. Corrija-me se eu estiver errado: WnWnW_n é um estimador consistente para ifθθ\theta∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0,...
É possível extrair pontos de dados da movimentação de dados médios? Em outras palavras, se um conjunto de dados tiver apenas médias móveis simples dos 30 pontos anteriores, é possível extrair os pontos de dados originais? Se sim,
Fico impressionado com a idéia do encolhimento de James-Stein (ou seja, que uma função não-linear de uma única observação de um vetor de normais possivelmente independentes pode ser um melhor estimador das médias das variáveis aleatórias, onde 'melhor' é medido por erro ao quadrado ) No entanto,...
Estou tentando usar a função ' densidade ' em R para fazer estimativas de densidade do kernel. Estou tendo alguma dificuldade em interpretar os resultados e comparar vários conjuntos de dados, pois parece que a área sob a curva não é necessariamente 1. Para qualquer função de densidade de...
Eu preciso "aprender" a distribuição de um gaussiano bivariado com poucas amostras, mas uma boa hipótese sobre a distribuição anterior, então eu gostaria de usar a abordagem bayesiana. Eu defini o meu anterior: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Eu sei que isso pode ser um pouco complicado, estatisticamente, mas esse é o meu problema. Eu tenho muitos dados de intervalo, ou seja, o tamanho mínimo, máximo e amostral de uma variável. Para alguns desses dados, também tenho uma média, mas não muitos. Quero comparar esses intervalos entre si...