Estou usando o Lasso para seleção de recursos em uma configuração dimensional relativamente baixa (n >> p). Depois de ajustar um modelo Lasso, quero usar as covariáveis com coeficientes diferentes de zero para ajustar um modelo sem penalidade. Estou fazendo isso porque quero estimativas...
Para a distribuição normal, existe um estimador imparcial do desvio padrão dado por: σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2−−−−−−−−−−−−√σ^unbiased=Γ(n−12)Γ(n2)12∑k=1n(xi−x¯)2\hat{\sigma}_\text{unbiased} = \frac{\Gamma(\frac{n-1}{2})}{\Gamma(\frac{n}{2})}...
Várias descrições na seleção de modelos sobre efeitos aleatórios de Modelos Mistos Lineares instruem a usar REML. Conheço a diferença entre REML e ML em algum nível, mas não entendo por que REML deve ser usado porque ML é tendencioso. Por exemplo, é errado realizar um LRT em um parâmetro de...
Pelo que entendi, as escolas do Reino Unido ensinam que o desvio padrão é encontrado usando: Considerando que as escolas dos EUA ensinam: (em um nível básico de qualquer maneira). Isso causou vários problemas aos meus alunos no passado, enquanto eles procuravam na Internet, mas encontraram a...
Para um modelo linear, a solução OLS fornece o melhor estimador linear e imparcial para os parâmetros. É claro que podemos negociar um viés por uma variação menor, por exemplo, regressão de crista. Mas minha pergunta é sobre não ter viés. Existem outros estimadores que são um tanto usados, que...
Esta pergunta faz referência ao artigo de Galit Shmueli, "Explicar ou prever" . Especificamente, na seção 1.5, "Explicar e prever são diferentes", o professor Shmueli escreve: Na modelagem explicativa, o foco é minimizar o viés para obter a representação mais precisa da teoria...
Suponha que você ajuste uma regressão linear / logística g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 , com o objetivo de uma estimativa imparcial de a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2} . Você está muito confiante de que tantoa1a1a_1quantoa2a2a_2 são muito positivos em relação...
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...
Este é um acompanhamento, mas também uma pergunta diferente da minha anterior . Li na Wikipedia que " um estimador isento de mediana minimiza o risco com relação à função de perda de desvio absoluto, como observado por Laplace ". No entanto, meus resultados da simulação de Monte Carlo não suportam...
Um banco de dados de (população, área, forma) pode ser usado para mapear a densidade populacional atribuindo um valor constante de população / área a cada forma (que é um polígono, como um bloco de recenseamento, área, município, estado, qualquer que seja). No entanto, as populações geralmente não...
Estou tentando obter uma compreensão intuitiva e sentir a diferença e a diferença prática entre o termo consistente e assintoticamente imparcial. Conheço suas definições matemáticas / estatísticas, mas estou procurando algo intuitivo. Para mim, olhando suas definições individuais, elas quase...
Suponha que X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} são suas variáveis aleatórias que seguem a distribuição de Poisson com média λλ \lambda . Como posso provar que não existe um estimador imparcial da quantidade ?1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
Suponha que e Y ∼ N ( μ y , σ 2 y )X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x)Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) Estou interessado em . Existe um estimador imparcial para z ?z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz O estimador de simples onde ˉ x...
Estou trabalhando em alguns dados sintáticos para o modelo Error In Variable para algumas pesquisas. Atualmente, tenho uma única variável independente e estou assumindo que conheço a variação do valor verdadeiro da variável dependente. Portanto, com essas informações, posso obter um estimador...
O teorema de Gauss-Markov nos diz que o estimador OLS é o melhor estimador linear imparcial para o modelo de regressão linear. Mas suponha que eu não me importe com linearidade e imparcialidade. Então, existe algum outro estimador (possível não linear / tendencioso) para o modelo de regressão...
Suponha que tenhamos um conjunto (mensurável e adequadamente comportado) S⊆B⊂RnS⊆B⊂RnS\subseteq B\subset\mathbb R^n , onde BBB é compacto. Além disso, suponha que possamos extrair amostras da distribuição uniforme sobre BBB na medida de Lebesgue λ(⋅)λ(⋅)\lambda(\cdot) e que conhecemos a medida...
Cada um implica o outro? Se não, um implica o outro? Porque porque não? Esse problema surgiu em resposta a um comentário em uma resposta que eu publiquei aqui . Embora a busca no Google pelos termos relevantes não tenha produzido algo que pareça particularmente útil, notei uma resposta na troca...
Nota: esta pergunta é um repost, pois minha pergunta anterior teve que ser excluída por razões legais. Ao comparar o PROC MIXED do SAS com a função lmedo nlmepacote no R, deparei-me com algumas diferenças bastante confusas. Mais especificamente, os graus de liberdade nos diferentes testes...
Estou lendo o artigo da teoria de Doug Bates no pacote lme4 de R para entender melhor os detalhes dos modelos mistos e me deparei com um resultado intrigante que eu gostaria de entender melhor sobre o uso da máxima verossimilhança restrita (REML) para estimar a variação . Na seção 3.3, no critério...
Os estimadores de Bayes são imunes ao viés de seleção? A maioria dos trabalhos que discutem estimativas em alta dimensão, por exemplo, dados de sequências genômicas completas, muitas vezes levanta a questão do viés de seleção. O viés de seleção decorre do fato de que, embora tenhamos milhares de...