Mari menjadi sampel acak yang diambil dari N ( θ , θ 2 ) populasi di mana θ ∈ R .(X1,X2,⋯,Xn)(X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)N(θ,θ2)N(θ,θ2)\mathcal N(\theta,\theta^2)θ∈Rθ∈R\theta\in\mathbb R Saya mencari UMVUE dari .θθ\theta Densitas sambungan
Saya telah menemukan slide ini (slide # 16 & # 17) di salah satu kursus online. Instruktur berusaha menjelaskan bagaimana Estimasi Posterior Maksimum (MAP) sebenarnya adalah solusi , di mana adalah parameter yang benar.θ ∗L(θ)=I[θ≠θ∗]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne...
Saya ingin menguji beberapa ide saya yang menurut saya lebih baik daripada apa pun yang saya lihat. Saya bisa saja salah tetapi saya ingin menguji ide-ide saya dan mengalahkan keraguan saya dengan pengamatan yang lebih pasti. Apa yang saya pikirkan untuk lakukan adalah sebagai
Demi contoh sederhana berasumsi bahwa ada dua model regresi linier Model 1 memiliki tiga prediktor, x1a, x2b, danx2c Model 2 memiliki tiga prediktor dari model 1 dan dua prediktor tambahan x2adanx2b Ada persamaan regresi populasi di mana varians populasi yang dijelaskan adalah untuk Model 1 dan...
Kami memiliki sampel N, XiXiX_i , dari distribusi seragam mana tidak diketahui. Perkirakan dari data.[0,θ][0,θ][0,\theta]θθ\thetaθθ\theta Jadi, aturan Bayes ... f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(θ|Xi)=f(Xi|θ)f(θ)f(Xi)f(\theta | {X_i}) = \frac{f({X_i}|\theta)f(\theta)}{f({X_i})} dan kemungkinannya...
Saya punya beberapa data dan berusaha menyesuaikan kurva yang halus dengannya. Namun, saya tidak ingin menegakkan terlalu banyak kepercayaan sebelumnya atau pra-konsepsi yang terlalu kuat (kecuali yang tersirat oleh sisa pertanyaan saya) di atasnya, atau distribusi tertentu. Saya hanya ingin...
Misalkan menjadi sampel acak dari distribusi untuk . Yaitu,X1,...,XnX1,...,Xn X_1,
Pertimbangkan sampel acak mana adalah iid variabel acak di mana . Periksa apakah adalah statistik yang cukup untuk .X i B e r n o u l l i ( p ) p ∈ ( 0 , 1 ) T ( X ) = X 1 + 2 X 2 + X 3
Saya mencoba memperkirakan rata-rata distribusi Gaussian yang kurang lebih melalui pengambilan sampel. Saya tidak memiliki pengetahuan sebelumnya tentang mean atau variansnya. Setiap sampel mahal untuk didapatkan. Bagaimana saya memutuskan secara dinamis berapa banyak sampel yang saya butuhkan...
Misalkan kita memiliki himpunan A dan himpunan bagian B. Jika kita tahu | A |, maka kita dapat menghitung | B | dengan menemukan probabilitas p bahwa suatu elemen yang dipilih secara seragam secara acak dari A adalah milik B. Secara khusus | A | p = | B |. Misalkan kita menghasilkan n elemen A...
Beberapa pengeditan dilakukan ... Pertanyaan ini hanya untuk bersenang-senang, jadi jika itu tidak menyenangkan, silakan abaikan saja. Saya sudah mendapatkan banyak bantuan dari situs ini sehingga saya tidak ingin menggigit tangan yang memberi saya makan. Ini didasarkan pada contoh kehidupan nyata...
Saya sedang mencari referensi yang solid (atau referensi) pada teknik optimasi numerik yang ditujukan untuk ahli statistik, yaitu, itu akan menerapkan metode ini untuk beberapa masalah inferensial standar (misalnya MAP / MLE dalam model umum). Hal-hal seperti gradient descent (lurus dan stokastik),...
Katakanlah saya sedang membangun model regresi logistik di mana variabel dependen adalah biner dan dapat mengambil nilai atau . Biarkan variabel independen menjadi - ada variabel independen . Katakanlah untuk variabel independen ke- , analisis bivariat menunjukkan tren berbentuk-U - yaitu, jika...
Jumlah kecelakaan per hari adalah variabel acak Poisson dengan parameter , pada 10 hari yang dipilih secara acak jumlah kecelakaan diamati sebagai 1,0,1,1,2,0,2,0,0,1, apa yang akan menjadi penaksir yang tidak bias dari ?e λλλ\lambdaeλeλe^{\lambda} Saya mencoba mencoba dengan cara ini: Kita tahu...
Saya ingin tahu apakah statistik selesai untuk dalam pengaturan .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) Apakah ini tergantung pada apakah sebelumnya diketahui atau tidak? Jika...
Saya telah membaca tentang MLE sebagai metode untuk menghasilkan distribusi yang sesuai. Saya menemukan sebuah pernyataan yang mengatakan bahwa perkiraan kemungkinan maksimum "memiliki perkiraan distribusi normal." Apakah ini berarti bahwa jika saya menerapkan MLE berulang kali pada data saya dan...
Untuk masalah klasifikasi saya telah menggunakan Neural Networks dan mengukur kesalahan Tipe I dan II menggunakan matriks kebingungan dan ukurannya sesuai sumber daya ini ( mirror ), yang cukup mudah. Ketika dihadapkan dengan masalah estimasi, bagaimana seseorang menilai kinerja model? Dengan...
Secara default ketika kami menggunakan glmfungsi dalam R, ia menggunakan metode iteratively reweighted least square (IWLS) untuk menemukan estimasi kemungkinan maksimum parameter. Sekarang saya punya dua pertanyaan. Apakah estimasi IWLS menjamin maksimum global dari fungsi kemungkinan?...
Katakanlah saya punya N bola di tas. Pada undian pertama saya, saya menandai bola dan menggantinya di tas. Pada undian kedua saya, jika saya mengambil bola bertanda saya mengembalikannya ke tas. Namun, jika saya mengambil bola yang tidak ditandai maka saya menandainya dan mengembalikannya ke tas....
Saya cukup baru dalam hal statistik (beberapa program Uni tingkat pemula) dan ingin tahu tentang pengambilan sampel dari distribusi yang tidak diketahui. Khususnya, jika Anda tidak tahu tentang distribusi yang mendasarinya, apakah ada cara untuk "menjamin" bahwa Anda mendapatkan sampel yang...