প্রশ্ন ট্যাগ «unbiased-estimator»

আমি সত্যিই অবাক হয়েছি যে কেউ ইতিমধ্যে এটি জিজ্ঞাসা করেছে বলে মনে হচ্ছে না ... অনুমানকারীদের নিয়ে আলোচনা করার সময়, প্রায়শই ব্যবহৃত দুটি শব্দ হ'ল "ধারাবাহিক" এবং "নিরপেক্ষ"। আমার প্রশ্নটি সহজ: পার্থক্য কী? এই পদগুলির সুনির্দিষ্ট প্রযুক্তিগত সংজ্ঞাগুলি মোটামুটি জটিল এবং এগুলির অর্থ যা বোঝায় তার পক্ষে একটি স্বজ্ঞাত অনুভূতি …

125 unbiased-estimator  estimators  consistency 

একটি সিমুলেশন অধ্যয়নের জন্য আমাকে এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি তৈরি করতে হবে যা বিদ্যমান ভেরিয়েবল সাথে একটি পূর্বনির্ধারিত (জনসংখ্যা) পারস্পরিক সম্পর্ক দেখায় ।ওয়াইYY আমি Rপ্যাকেজগুলিতে সন্ধান করেছি copulaএবং CDVineযা প্রদত্ত নির্ভরতা কাঠামোর সাথে এলোমেলো মাল্টিভারিয়েট বিতরণ তৈরি করতে পারে। যাইহোক, বিদ্যমান ভেরিয়েবলের ফলে ফলাফলগুলির মধ্যে একটি স্থির করা সম্ভব নয়। বিদ্যমান ক্রিয়াকলাপগুলির …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

গণ্যকরণের বৈকল্পিকের সূত্রটি ডিনোমিনেটরে রয়েছে:(n−1)(n−1)(n-1) s2=∑Ni=1(xi−x¯)2n−1s2=∑i=1N(xi−x¯)2n−1s^2 = \frac{\sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})^2}{n-1} কেন আমি সবসময় ভাবছিলাম। যাইহোক, "কেন" এটি সম্পর্কে কয়েকটি ভাল ভিডিও পড়া এবং দেখা, দেখে মনে হয় জনসংখ্যার বৈচিত্রের একটি নিরপেক্ষ অনুমানক। যেখানে কম মূল্যায়ন করা হয় এবং জনসংখ্যার বৈচিত্র্যকে কমিয়ে দেয় ।(n−1)(n−1)(n-1)nnn(n−2)(n−2)(n-2) আমি জানতে আগ্রহী, কোন কম্পিউটারের যুগে …

67 variance  unbiased-estimator  proof  history 

স্টেইন এর উদাহরণ দেখায় যে সর্বোচ্চ সম্ভাবনা অনুমান মানে সঙ্গে স্বাভাবিকভাবে বিতরণ ভেরিয়েবল এবং ভেরিয়ানস অগ্রহণীয় আছে (একটি বর্গক্ষেত্র হ্রাস ফাংশন অধীনে) iff । ঝরঝরে প্রমাণের জন্য, বৃহত্তর স্কেল অনুক্রমের প্রথম অধ্যায়টি দেখুন : ব্র্যাডলি এফ্রন দ্বারা অনুমান, পরীক্ষার জন্য এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এমিরিকাল বেইস পদ্ধতিগুলি ।nnnμ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n111n≥3n≥3n\ge 3 এটি …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

আমি ভাবছি কিনা এটির ব্যাখ্যায় কোনও পার্থক্য রয়েছে কিনা কেবল নির্ভরশীল, নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র বা কেবলমাত্র স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি লগ রূপান্তরিত কিনা। ক্ষেত্রে বিবেচনা করুন log(DV) = Intercept + B1*IV + Error আমি আইভিটি শতাংশ বৃদ্ধি হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তবে আমার যখন কীভাবে এই পরিবর্তন হয় log(DV) = Intercept + …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

আমি ভাবছি যে জনসংখ্যার বিষয়ে আমরা কী বলতে পারি, যদি কিছু বলতে পারি তবে যখন আমার সমস্ত কিছু এক পরিমাপ হয়, (নমুনা আকারের 1)। স্পষ্টতই, আমরা আরও পরিমাপ করতে চাই, কিন্তু আমরা সেগুলি পেতে পারি না।y 1μμ\muY1y1y_1 আমার কাছে মনে হয় যেহেতু নমুনাটির অর্থ, , তুচ্ছভাবে সমান , তবে । …

43 mean  sample-size  small-sample  unbiased-estimator 

কেন এটি নিরপেক্ষ অনুমানকারীকে বেশি পছন্দ করা যায় তা বহুবার স্পষ্ট। তবে, এমন কোনও পরিস্থিতি রয়েছে যার অধীনে আমরা বাস্তবে কোনও পক্ষপাতহীন ব্যক্তির চেয়ে পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানকারীকে পছন্দ করতে পারি?

38 bias  unbiased-estimator  estimators 

(নিরপেক্ষ) ভেরিয়েন্স অনুমানের ডিনোমেনেটর হ'ল সেখানে পর্যবেক্ষণ রয়েছে এবং কেবলমাত্র একটি পরামিতি অনুমান করা হচ্ছে।এনn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} একই টোকেন দিয়ে আমি ভাবছি যে যখন দুটি পরামিতি অনুমান করা হচ্ছে তখন কেন কোভারিয়েন্সের ডিনোমিনিটারটি হওয়া উচিত নয় ?n−2n−2n-2 Cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)(Yi−Y¯¯¯¯)n−1Cov(X,Y)=∑i=1n(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n−1 \mathbb{Cov}\left(X, Y\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)\left(Y_{i}-\overline{Y}\right)}{n-1}

36 self-study  variance  covariance  descriptive-statistics  unbiased-estimator 

প্রিয় সবাই - আমি এমন কিছু অদ্ভুতভাবে লক্ষ্য করেছি যা আমি ব্যাখ্যা করতে পারি না, পারো? সংক্ষেপে: একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে একটি আত্মবিশ্বাসের ব্যবধান গণনা করার ম্যানুয়াল পদ্ধতি এবং আর ফাংশনটি confint()বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি হোসমার এবং লেমশোর প্রয়োগযুক্ত লজিস্টিক রিগ্রেশন (২ য় সংস্করণ) দিয়ে যাচ্ছি । তৃতীয় অধ্যায়ে বিজোড় …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং শেখার চেষ্টা করছি এবং এই বিষয়টি আমার কাছে সত্যিই বিভ্রান্তিকর। আমি পরিসংখ্যানগুলির একটি ভূমিকা নিয়েছি, তবে আমি কেবল এই বিষয়টি স্বজ্ঞাতভাবে বুঝতে পারি নি।

22 variance  simulation  monte-carlo  unbiased-estimator  importance-sampling 

আমি নিয়মিত সমস্যাগুলির জন্য জানি, আমাদের যদি সেরা নিয়মিত নিরপেক্ষ অনুমানক থাকে তবে এটি অবশ্যই সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানকারী (এমএলই) হতে হবে। তবে সাধারণত, যদি আমাদের একটি পক্ষপাতহীন এমএলই থাকে, তবে এটিও কি সেরা পক্ষপাতদুষ্ট প্রাক্কলনকারী হবে (বা সম্ভবত আমি একে UMVUE বলতে পারি, যতক্ষণ না এর মধ্যে সবচেয়ে ছোটতম বৈকল্পিক …

22 mathematical-statistics  maximum-likelihood  unbiased-estimator 

পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের জনসংখ্যার মূল্য সম্পর্কে দুই ধরণের অনুমানকারী সম্পর্কে আমার মাথায় কিছুটা বিভ্রান্তি দেখা দিয়েছে। উ: ফিশার (1915) দেখিয়েছেন যে bivariate স্বাভাবিক জনসংখ্যা গবেষণামূলক জন্য একটি হল নেতিবাচকভাবে পক্ষপাতমূলক এর মূল্নির্ধারক , যদিও পক্ষপাত শুধুমাত্র ছোট নমুনা আকার (বাস্তবে যথেষ্ট পরিমাণ হতে পারে )। নমুনা underestimates অর্থে এটা …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

অবিশ্বাস্য প্রকরণের জন্য সেখানে বায়াস সংশোধন নমুনা বৈকল্পিক উপস্থিতি রয়েছে, যখন একই ডাটা থেকে গড়টি অনুমান করা হয়েছিল: ভার ( এক্স) : = 1এনΣআমি( এক্সআমি- μ )2var(এক্স): =1এনΣআমি(এক্সআমি-μ)2\text{Var}(X):=\frac{1}{n}\sum_i(x_i - \mu)^2ভার ( এক্স) : = 1n - 1Σআমি( এক্সআমি−E[X])2Var(X):=1n−1∑i(xi−E[X])2\text{Var}(X):=\frac{1}{n-1}\sum_i(x_i - E[X])^2 আমি ওজনযুক্ত গড় এবং প্রকরণের দিকে তাকিয়ে আছি এবং অবাক …

22 variance  unbiased-estimator  weighted-mean  weighted-data  bias-correction