Я использую Лассо для выбора объектов в относительно низкой размерности (n >> p). После подбора модели Лассо я хочу использовать ковариаты с ненулевыми коэффициентами, чтобы соответствовать модели без штрафа. Я делаю это, потому что хочу объективных оценок, которые Лассо не может дать мне. Я...
Различные описания по выбору модели на случайные эффекты линейных смешанных моделей инструктируют использовать REML. Я знаю разницу между REML и ML на некотором уровне, но я не понимаю, почему REML следует использовать, потому что ML смещен. Например, неправильно ли проводить LRT для параметра...
Для нормального распределения существует объективная оценка стандартного отклонения, определяемая как: 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})}...
Для линейной модели решение OLS обеспечивает наилучшую линейную несмещенную оценку параметров. Конечно, мы можем обменять смещение на более низкую дисперсию, например, на регрессию гребня. Но мой вопрос касается отсутствия предвзятости. Существуют ли какие-либо другие оценщики, которые обычно...
Этот вопрос ссылается на статью Галита Шмуэли «Объяснить или предсказать» . В частности, в разделе 1.5 «Объяснения и предсказания различны» профессор Шмуэли пишет: При объяснительном моделировании основное внимание уделяется минимизации смещения для получения наиболее точного представления основной...
Предположим, вы подходите к линейной / логистической регрессии с целью объективной оценки . Вы очень уверены, что и очень положительны по отношению к шуму в своих оценках.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_2a1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1a2a2a_2 Если у вас...
Общий подход для оценки параметров нормального распределения заключается в использовании среднего значения и стандартного отклонения / дисперсии выборки. Однако, если есть некоторые выбросы, медиана и срединное отклонение от медианы должны быть намного более устойчивыми, верно? На некоторых наборах...
Как я понимаю, в школах Великобритании учат, что стандартное отклонение определяется с использованием: в то время как школы США преподают: (на базовом уровне в любом случае). В прошлом это вызывало проблемы у моих студентов, которые искали в Интернете, но нашли неверное объяснение. Почему разница?...
Я пытаюсь получить интуитивное понимание и почувствовать разницу и практическое различие между термином последовательный и асимптотически беспристрастный. Я знаю их математические / статистические определения, но я ищу что-то интуитивное. Мне, глядя на их индивидуальные определения, они кажутся...
Это продолжение, но также другой вопрос моего предыдущего . Я читал в Википедии, что « Средне-несмещенный оценщик минимизирует риск по отношению к функции потери абсолютного отклонения, как это наблюдал Лаплас ». Тем не менее, мои результаты моделирования Монте-Карло не поддерживают этот аргумент....
База данных (население, площадь, форма) может быть использована для отображения плотности населения путем назначения постоянной величины населения / площади для каждой фигуры (которая является многоугольником, таким как блок переписи, участок, округ, штат и т. Д.). Однако популяции обычно не...
Теорема Гаусса-Маркова говорит нам, что оценка OLS является наилучшей линейной несмещенной оценкой для модели линейной регрессии. Но предположим, что меня не волнует линейность и непредвзятость. Тогда есть ли какая-либо другая (возможно, нелинейная / смещенная) оценка для модели линейной регрессии,...
Я работаю над некоторыми синтетическими данными для модели Error In Variable для некоторых исследований. В настоящее время у меня есть одна независимая переменная, и я предполагаю, что знаю дисперсию для истинного значения зависимой переменной. Таким образом, с помощью этой информации я могу...
Предположим, что X0,X1,…,XnX0,X1,…,Xn X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} являются случайными переменными, которые следуют за распределением Пуассона со средним λλ \lambda . Как я могу доказать, что нет объективной оценки количества 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}...
Предположим, что X∼N(μx,σ2x)X∼N(μx,σx2)X \sim \mathcal{N}(\mu_x, \sigma^2_x) и Y∼N(μy,σ2y)Y∼N(μy,σy2)Y \sim \mathcal{N}(\mu_y, \sigma^2_y) z=min(μx,μy)z=min(μx,μy)z = \min(\mu_x, \mu_y)zzz Простая оценка где и являются примерами средних значений и , например, смещена (хотя и непротиворечива). Это...
Предположим, что у нас есть (измеримое и соответственно хорошо себя ведущее) множество , где компактно. Кроме того, предположим, что мы можем извлечь образцы из равномерного распределения по относительно меры Лебега и что мы знаем меру . Например, возможно представляет собой коробку , содержащий...
Означает ли каждый другой? Если нет, то подразумевает ли одно другое? Почему, почему нет? Эта проблема возникла в ответ на комментарий к ответу, который я разместил здесь . Хотя поиск по релевантным терминам в Google не дал ничего, что казалось бы особенно полезным, я заметил ответ на...
Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между...
Я читаю теоретическую статью Дуга Бейтса о пакете lme4 в R, чтобы лучше понять суть смешанных моделей, и натолкнулся на интригующий результат, который я хотел бы лучше понять, об использовании ограниченного максимального правдоподобия (REML) для оценки дисперсии , В разделе 3.3, посвященном...
Рассмотрим модель AR ( ) (предполагая нулевое среднее значение для простоты):ппp ИксT= φ1Икст - 1+ … + ΦпИкст - р+ εTИксTзнак равноφ1ИксT-1+...+φпИксT-п+εT x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t Оценщик OLS (эквивалентный условному максимального правдоподобия) для...