প্রশ্ন ট্যাগ «unbiased-estimator»

পরিবেশগত নমুনাগুলির রাসায়নিক বিশ্লেষণগুলি প্রায়শই রিপোর্টিং সীমা বা বিভিন্ন সনাক্তকরণ / পরিমাণ সীমাতে নীচে সেন্সর করা হয়। পরবর্তীগুলি ভিন্ন হতে পারে, সাধারণত অন্যান্য ভেরিয়েবলের মানগুলির অনুপাতে। উদাহরণস্বরূপ, একটি যৌগের উচ্চ ঘনত্ব সহ একটি নমুনা বিশ্লেষণের জন্য পাতলা করা প্রয়োজন হতে পারে, ফলস্বরূপ সেই নমুনায় একই সময়ে বিশ্লেষণ করা অন্যান্য সমস্ত …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

"ভিন্নতাটি একটি পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানকারী" বলার অর্থ কী? একটি সাধারণ সূত্রের মাধ্যমে পক্ষপাতদুষ্ট অনুমানটিকে নিরপেক্ষ অনুমানে রূপান্তর করার অর্থ কী। এই রূপান্তরটি ঠিক কী করে? এছাড়াও, এই রূপান্তরটির ব্যবহারিক ব্যবহার কী? নির্দিষ্ট ধরণের পরিসংখ্যান ব্যবহার করার সময় আপনি কি এই স্কোরগুলি রূপান্তর করেন?

21 theory  unbiased-estimator  descriptive-statistics 

শাস্ত্রীয় পরিসংখ্যান, একটি সংজ্ঞা যে একটি পরিসংখ্যাত হয় তথ্য একটি সেট জন্য সম্পূর্ণ হতে সংজ্ঞায়িত করা হয় একটি প্যারামিটার এটা একজন নিরপেক্ষ মূল্নির্ধারক গঠন করা অসম্ভব nontrivially তা থেকে। অর্থাৎ একমাত্র উপায় আছে সবার জন্য হয় আছে হতে প্রায় নিশ্চয়।TTTy1,…,yny1,…,yny_1, \ldots, y_nθθ\theta000Eh(T(y))=0Eh(T(y))=0E h(T (y )) = 0θθ\thetahhh000 এর পিছনে কোন …

21 mathematical-statistics  intuition  unbiased-estimator  definition  complete-statistics 

এটি আমার কাছে প্রথমবারের মতো একটি সাধারণ বিতরণ মন্টি কার্লো সিমুলেশন করার সময় একটি ধাক্কা হিসাবে আসে এবং আবিষ্কার করে যে নমুনা থেকে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির মধ্যস্থতা, যা কেবলমাত্র নমুনা আকারের , খুব কম প্রমাণিত হয়েছে পরিবর্তে, অর্থাত, গড় বার জনসংখ্যা জেনারেট করার জন্য ব্যবহার করা হয়। যাইহোক, এটি খুব ভালভাবে …

20 normal-distribution  standard-deviation  expected-value  unbiased-estimator  umvue 

একটি সেটিং যেখানে এক লক্ষ্য সালে X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n ঘনত্ব একটি বিতরণ থেকে বিতরণ করা fff , আমি ভাবছি যদি একটা নিরপেক্ষ মূল্নির্ধারক (উপর ভিত্তি করে XiXiX_i ঘনত্ব সঙ্গে অন্য বিতরণের Hellinger দূরত্বের 'গুলি) f0f0f_0 , যথা H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)−−−−−−−−√dx}1/2.H(f,f0)={1−∫Xf(x)f0(x)dx}1/2. \mathfrak{H}(f,f_0) = \left\{ 1 - \int_\mathcal{X} \sqrt{f(x)f_0(x)} \text{d}x \right\}^{1/2}\,.

20 pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger 

আমি পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলির পক্ষপাতিত্ব-বৈচিত্র্য ট্রেড অফের অধ্যায়টি পড়ছি এবং 29 পৃষ্ঠার সূত্রটিতে আমার সন্দেহ আছে যেখানে এলোমেলোভাবে এমন একটি মডেল থেকে ডেটা উত্থাপন করা যাক data প্রত্যাশিত মান number এবং ভেরিয়েন্স । যাক মডেলের ত্রুটির প্রত্যাশিত মান যেখানে ভবিষ্যদ্বাণী হল আমাদের শিক্ষার্থীর। বই অনুসারে, ত্রুটিটি হ'ল Y=f(x)+ϵY=f(x)+ϵ Y = …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

আমি তুলনামূলকভাবে কম মাত্রিক সেটিং (এন >> পি) এ বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের জন্য লাসো ব্যবহার করছি। লাসোর একটি মডেল ফিট করার পরে, আমি কোনও জরিমানা ছাড়াই কোনও মডেল ফিট করতে ননজারো সহগ সহ কোভেরিয়েটগুলি ব্যবহার করতে চাই। আমি এটি করছি কারণ আমি নিরপেক্ষ অনুমান করতে চাই যা লাসো আমাকে দিতে পারে …

17 regression  feature-selection  lasso  unbiased-estimator 

সাধারণ বিতরণের জন্য, দেওয়া স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটির একটি পক্ষপাতহীন অনুমানকারী রয়েছে: 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})} \sqrt{\frac{1}{2}\sum_{k=1}^n(x_i-\bar{x})^2} এই ফলাফলটি এতটা সুপরিচিত না হওয়ার কারণ বলে মনে হচ্ছে যে এটি কোনও দুর্দান্ত আমদানির বিষয়টি না করে মূলত একটি কুরিও । প্রমাণ এই থ্রেড উপর আচ্ছাদিত করা হয় ; এটি সাধারণ বিতরণের একটি মূল সম্পত্তিটির …

16 mathematical-statistics  standard-deviation  unbiased-estimator 

লিনিয়ার মিশ্রিত মডেলগুলির এলোমেলো প্রভাব সম্পর্কে মডেল নির্বাচনের বিভিন্ন বিবরণগুলি আরএএমএল ব্যবহারের নির্দেশ দেয়। আমি কিছু স্তরে আরএমএল এবং এমএল এর মধ্যে পার্থক্য জানি, তবে কেন এমএল পক্ষপাতদুষ্ট তাই কেন আরএমএল ব্যবহার করা উচিত তা আমি বুঝতে পারি না। উদাহরণস্বরূপ, এমএল ব্যবহার করে একটি সাধারণ বিতরণ মডেলের ভেরিয়েন্স প্যারামিটারে এলআরটি …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

ধরুন আপনি মাপসই একটি রৈখিক / লজিস্টিক রিগ্রেশন , একটি পক্ষপাতিত্বহীন অনুমান লক্ষ্য সঙ্গে একটি 1g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y)=a0+a1⋅x1+a2⋅x2g(y) = a_0 + a_1\cdot x_1 + a_2\cdot x_2 । আপনি নিশ্চিত যে উভয়একটি1এবংএকটিa1a2a1a2\frac{a_1}{a_2}a1a1a_1তাদের অনুমানের গোলমালের তুলনায় খুব ইতিবাচক।a2a2a_2 আপনি যুগ্ম সহভেদাংক যদি , আপনি নিরূপণ করতে পারে, বা অন্তত উত্তর ভান। এর চেয়েও ভাল …

15 regression  regression-coefficients  unbiased-estimator  ratio 

রৈখিক মডেলের জন্য ওএলএস দ্রবণটি পরামিতিগুলির জন্য সর্বোত্তম রৈখিক নিরপেক্ষ अनुमानক সরবরাহ করে। অবশ্যই আমরা নিম্ন বৈকল্পিকের জন্য পক্ষপাতের সাথে ব্যবসা করতে পারি, যেমন রিজ রিগ্রেশন। তবে আমার প্রশ্নটি কোনও পক্ষপাতিত্ব না হওয়া সম্পর্কিত regarding কিছু অন্যান্য অনুমানক রয়েছে যা কিছুটা সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়, যা নিরপেক্ষ তবে ওএলএস অনুমান পরামিতিগুলির …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

একটি সাধারণ বিতরণের প্যারামিটারগুলি অনুমানের জন্য সাধারণ পদ্ধতির মধ্যে গড় এবং নমুনার মানক বিচ্যুতি / বৈকল্পিকতা ব্যবহার করা। যাইহোক, যদি কিছু আউটলিয়ার থাকে তবে মিডিয়ান থেকে মিডিয়ান এবং মিডিয়ান মধ্যস্থতার বিচ্যুতিটি আরও বেশি শক্তিশালী হওয়া উচিত, তাই না? আমি চেষ্টা করেছি এমন কিছু ডেটা সেটগুলিতে, দ্বারা অনুমান করা সাধারণ বিতরণ …

15 normal-distribution  estimation  outliers  robust  unbiased-estimator 

আমি যেমন বুঝতে পেরেছি ইউকে স্কুলগুলি ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি পাওয়া যায়: যদিও মার্কিন স্কুলগুলি পড়ায়: (যাইহোক একটি বেসিক স্তরে)। এটি অতীতে আমার বেশিরভাগ শিক্ষার্থীদের সমস্যার কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে কারণ তারা ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করেছে, তবে ভুল ব্যাখ্যা পেয়েছে। কেন পার্থক্য? সাধারণ ডেটাসেটগুলি 10 টি মান বলে, ভুল পদ্ধতি প্রয়োগ করা …

15 standard-deviation  error  teaching  unbiased-estimator 

এই প্রশ্নটি গ্যালিট শমুয়িলির গবেষণাপত্রটি "ব্যাখ্যা করতে বা ভবিষ্যদ্বাণী করতে" উল্লেখ করেছে । বিশেষত, বিভাগের 1.5.-এ, "ব্যাখ্যা এবং ভবিষ্যদ্বাণী আলাদা আলাদা", অধ্যাপক শমুয়েলি লিখেছেন: ব্যাখ্যামূলক মডেলিংয়ে অন্তর্নিহিত তত্ত্বের সর্বাধিক নির্ভুল উপস্থাপনা পাওয়ার জন্য পক্ষপাত হ্রাস করার দিকে দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হচ্ছে। প্রতিবার আমি যখন কাগজটি পড়েছি এটি আমাকে বিভ্রান্ত করেছে। …

15 predictive-models  inference  bias  unbiased-estimator  explanatory-models 

এই ফলো-আপ কিন্তু একটি ভিন্ন প্রশ্ন হল আমার আগের এক । আমি উইকিপিডিয়ায় পড়েছি যে " একজন মিডিয়াসহ নিরপেক্ষ অনুমানক ল্যাপ্লেসের দ্বারা পর্যবেক্ষণ অনুসারে নিখুঁত-বিচ্যুতি লোকসানের কার্যকারিতা সম্পর্কিত ঝুঁকি হ্রাস করে ।" তবে, আমার মন্টি কার্লো সিমুলেশন ফলাফলগুলি এই যুক্তি সমর্থন করে না। আমি লগ-সাধারণ জনসংখ্যা, থেকে একটি নমুনা ধরে …

14 r  unbiased-estimator  median  lognormal  mad