Метод оценки параметров путем приравнивания моментов выборки и совокупности с последующим решением уравнений для неизвестных параметров.
Оценки максимального правдоподобия (MLE) асимптотически эффективны; мы видим практический результат в том, что они часто работают лучше, чем оценки методом моментов (MoM) (когда они различаются), даже при небольших размерах выборки Здесь «лучше чем» означает то, что обычно имеет меньшую дисперсию,...
Оценка максимального правдоподобия часто приводит к смещенным оценкам (например, ее оценка для выборочной дисперсии смещена для распределения Гаусса). Что же делает его таким популярным? Почему именно так много? Кроме того, что именно делает его лучше, чем альтернативный подход - метод моментов?...
Почему в «Методе моментов» мы приравниваем выборочные моменты к моментам совокупности для нахождения оценщика точек? Где за этим стоит
Мы, как правило, знакомимся с методом оценки моментов, «приравнивая моменты совокупности к их выборочному аналогу», пока не оценим все параметры совокупности; так что в случае нормального распределения нам понадобятся только первый и второй моменты, потому что они полностью описывают это...
Я пытаюсь понять связь между генерирующей момент функцией и характеристической функцией. Генерирующая момент функция определяется как: MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n!MX(t)=E(exp(tX))=1+tE(X)1+t2E(X2)2!+⋯+tnE(Xn)n! M_X(t) = E(\exp(tX)) = 1 + \frac{t E(X)}{1} + \frac{t^2 E(X^2)}{2!}...
Мне задали этот вопрос на днях, и я никогда не рассматривал его раньше. Моя интуиция исходит из преимуществ каждого оценщика. Максимальная вероятность, предпочтительно, когда мы уверены в процессе генерирования данных, потому что, в отличие от метода моментов, он использует знания всего...
Может ли кто-нибудь объяснить мне разницу между методом моментов и GMM (общий метод моментов), их взаимоотношениями и когда следует использовать один или
Я вижу упомянутое в разных местах, что ANOVA делает оценку, используя метод моментов. Меня смущает это утверждение, потому что, хотя я не знаком с методом моментов, я понимаю, что это нечто отличное от метода максимальной вероятности и не эквивалентное ему; с другой стороны, ANOVA можно...
В целом кажется, что метод моментов просто сопоставляет наблюдаемое среднее значение выборки или дисперсию с теоретическими моментами для получения оценок параметров. Я понимаю, что это часто то же самое, что и MLE для экспоненциальных семей. Тем не менее, трудно найти четкое определение метода...
Существует довольно много способов оценки параметров. MLE, UMVUE, MoM, теоретико-решение и другие - все они кажутся вполне логичными для того, почему они полезны для оценки параметров. Является ли какой-либо один метод лучше, чем другие, или это просто вопрос того, как мы определяем, что такое...
Как мне объяснить обобщенные методы моментов и как это используется для не статистики? Пока что я пойду с этим: это то, что мы используем для оценки таких условий, как средние значения и вариации на основе собранных нами выборок. Как объяснить ту часть, где вы оцениваете вектор параметров, путем...
Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...