Для этой одномерной модели линейной регрессии заданного набора данных оценки коэффициентов: Вот мой вопрос, согласно книга и Википедия , стандартная ошибка : Как и почему?yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1x_i+\epsilon_iβ 1 = Σ я х я у я - п ˉ х ˉ...
Хотя эти два вездесущих термина часто используются как синонимы, иногда кажется, что есть различие. Есть ли разница, или они являются
Я прочитал оттуда, что стандартная ошибка выборочной дисперсии SEs2=2σ4N−1−−−−−−√SEs2=2σ4N−1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} Какова стандартная ошибка стандартного отклонения образца? Я хотел бы догадаться и сказать, что но я не уверен.SEs=SEs2−−−−√SEs=SEs2SE_{s} =...
Википедия и виньетка R-сэндвич-пакетов дают хорошую информацию о допущениях, подтверждающих стандартные ошибки коэффициента OLS, и математических основах сэндвич-оценок. Мне все еще неясно, как решается проблема гетероскедастичности остатков, возможно потому, что я не совсем понимаю стандартную...
Меня интересует лучшее понимание дельта-метода для аппроксимации стандартных ошибок средних предельных эффектов регрессионной модели, включающей термин взаимодействия. Я посмотрел на связанные вопросы в рамках дельта-метода, но ни один из них не дал того, что я ищу. Рассмотрим следующие данные в...
Я изо всех сил пытаюсь понять вывод ожидаемой ошибки прогнозирования в соответствии с приведенным ниже (ESL), особенно в отношении выводов 2.11 и 2.12 (обусловливание, шаг к точечному минимуму). Любые указатели или ссылки высоко ценится. Ниже я сообщаю отрывок из ESL pg. 18. Первые два уравнения,...
Допустим, я вычисляю некоторые параметры модели, минимизирую сумму квадратов невязок и предполагаю, что мои ошибки гауссовские. Моя модель производит аналитические производные, поэтому оптимизатору не нужно использовать конечные различия. После завершения подгонки я хочу вычислить стандартные...
Следующий сценарий стал наиболее часто задаваемыми вопросами в трио исследователя (I), рецензента / редактора (R, не связанного с CRAN) и меня (M) как создателя сюжета. Мы можем предположить, что (R) является типичным медицинским рецензентом большого босса, который знает только, что на каждом...
Я использую Python Scikit-Learn для обучения и проверки логистической регрессии. scikit-learn возвращает коэффициенты регрессии независимых переменных, но не предоставляет стандартных ошибок коэффициентов. Мне нужны эти стандартные ошибки для вычисления статистики Вальда для каждого коэффициента и,...
Здесь «усечение» подразумевает снижение точности случайных чисел, а не усечение последовательности случайных чисел. Например, если у меня есть действительно случайных чисел (взятых из любого распределения, например, нормальных, равномерных и т. Д.) С произвольной точностью, и я обрезаю все числа,...
Я понимаю, что это очень простой вопрос, но я нигде не могу найти ответ. Я вычисляю коэффициенты регрессии, используя либо нормальные уравнения, либо QR-разложение. Как я могу вычислить стандартные ошибки для каждого коэффициента? Я обычно думаю о стандартных ошибках как о:...
В литературе как по частоте появления ошибок (FWER), так и по частоте ложных обнаружений (FDR) конкретные методы контроля FWER или FDR считаются подходящими для зависимых или независимых тестов. Например, в статье 1979 года «Простая последовательная объективная процедура множественных испытаний»...
Я использую гребень регрессии на сильно мультиколлинеарных данных. Используя OLS, я получаю большие стандартные ошибки по коэффициентам из-за мультиколлинеарности. Я знаю, что регрессия гребня является способом решения этой проблемы, но во всех реализациях регрессии гребня, на которые я смотрел,...
Недавно я изучил внутреннюю работу стандартной ошибки и не смог понять, как она работает. Мое понимание стандартной ошибки заключается в том, что это стандартное отклонение распределения выборочных средних. Мои вопросы: • как мы узнаем, что стандартная ошибка означает стандартное отклонение...
После некоторого поиска я обнаружил, что очень мало учитываю веса наблюдений / погрешности измерений в анализе основных компонентов. То, что я нахожу, имеет тенденцию полагаться на итеративные подходы для включения весов (например, здесь ). Мой вопрос: зачем нужен этот подход? Почему мы не можем...
В настоящее время я читаю «Все статистические данные» Ларри Вассермана и озадачен тем, что он написал в главе об оценке статистических функций непараметрических моделей. Он написал «Иногда мы можем найти оценочную стандартную ошибку статистической функции, выполнив некоторые вычисления. Однако в...
Предположим , что w1,w2,…,wnw1,w2,…,wnw_1,w_2,\ldots,w_n и каждый обращается н.о.р. из некоторых распределений с независимо от . В строго положительны. Вы наблюдаете все , но не ; скорее вы наблюдаете . Я заинтересован в оценке из этой информации. Очевидно, что оценщик является беспристрастным и...
Правильное правило подсчета очков - это правило, которое максимизируется «истинной» моделью, и оно не позволяет «хеджировать» или разыгрывать систему (преднамеренно сообщая о различных результатах, как и истинное убеждение модели в улучшении оценки). Оценка Бриера правильная, точность (пропорция...
Мой вопрос очень прост: почему мы выбираем нормальное в качестве распределения, которому следует термин ошибки в предположении о линейной регрессии? Почему мы не выбираем других, как униформу, т или...
У меня есть блок GPS, который выводит измерение шума через ковариационную матрицу ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...