Являются ли оценки Байеса невосприимчивыми к смещению отбора? В большинстве работ, в которых обсуждаются оценки в высоком измерении, например, данные о последовательности всего генома, часто возникает проблема смещения отбора. Смещение выбора обусловлено тем фактом, что, хотя у нас есть тысячи...
Я хочу оценить среднее значение функции f, т. где и - независимые случайные величины. У меня есть образцы f, но не iid: есть образцы для и для каждого есть выборки из :X Y Y 1 , Y 2 , … Y n Y i n i X X i , 1 , X i , 2 , … , X i , n...
Предположим, что является объективной оценкой для . Тогда, конечно, . ; & thetasE[ & thetas ; |thetas]=thetasθ^θ^\hat{\theta}θθ\thetaE[θ^∣θ]=θE[θ^∣θ]=θ\mathbb{E}[\hat{\theta} \mid \theta] = \theta Как можно объяснить это непрофессионалу? В прошлом я говорил, что если вы усредняете набор...
Пусть X1,...,XnX1,...,Xn X_1, ...,X_n - случайная выборка из распределения Geometric(θ)Geometric(θ)Geometric(\theta) для
Предположим, у нас есть доступ к выборкам iid из распределения с истинным (неизвестным) средним и дисперсией , и мы хотим оценить .μ , σ2μ,σ2\mu, \sigma^2μ2μ2\mu^2 Как мы можем построить объективную, всегда положительную оценку этой величины? Взяв квадрат выборки, среднее значение смещено и будет...
Я хотел бы понять несколько фактов о максимальных вероятностных оценках (MLE) для логистических регрессий. Правда ли, что в целом MLE для логистической регрессии является предвзятой? Я бы сказал "да". Я знаю, например, что размер выборки связан с асимптотическим смещением MLE. Знаете ли вы...
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...
Предположим , что у меня есть положительные параметры для оценки и их соответствующие непредвзятые оценки , полученные с помощью оценок , то есть , и так