Wikipedia y la viñeta del paquete sándwich R brindan buena información sobre los supuestos que respaldan los errores estándar del coeficiente MCO y los antecedentes matemáticos de los estimadores sándwich. Sin embargo, todavía no estoy claro cómo se aborda el problema de la heteroscedasticidad...
Angrist y Pischke han sugerido que los errores estándar robustos (es decir, robustos a la heterocedasticidad o las variaciones desiguales) se informan como una cuestión de rutina en lugar de probarlos. Dos preguntas: ¿Cuál es el impacto en los errores estándar de hacerlo cuando hay...
Lei de allí que el error estándar de la varianza de la muestra es Smis2= 2 σ4 4norte- 1------√Smis2=2σ4 4norte-1SE_{s^2} = \sqrt{\frac{2 \sigma^4}{N-1}} ¿Cuál es el error estándar de la desviación estándar de la muestra? Estaría tentado a adivinar y decir que pero no estoy seguro.Smis=...
Estoy luchando por comprender la derivación del error de predicción esperado a continuación (ESL), especialmente en la derivación de 2.11 y 2.12 (condicionamiento, el paso hacia el mínimo puntual). Cualquier puntero o enlace muy apreciado. A continuación estoy informando el extracto de ESL pág....
Para este modelo de regresión lineal univariante dado el conjunto de datos , los coeficientes estimados son Aquí está mi pregunta, de acuerdo con libro y Wikipedia , el error estándar de es ¿Cómo y por qué? D = { ( x 1 , y 1 ) , . . . , ( X n , y n ) } β 1 = Σ i x i y i - n ˉ x ˉ...
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...
El siguiente escenario se ha convertido en las preguntas más frecuentes del trío de investigador (I), revisor / editor (R, no relacionado con CRAN) y yo (M) como creador de la trama. Podemos suponer que (R) es el típico revisor médico de grandes jefes, que solo sabe que cada parcela debe tener una...
Digamos que estoy calculando algunos parámetros del modelo, minimizando la suma de los residuos al cuadrado, y supongo que mis errores son gaussianos. Mi modelo produce derivados analíticos, por lo que el optimizador no necesita usar diferencias finitas. Una vez que se completa el ajuste, quiero...
Estoy usando Pyikon-scikit-learn para entrenar y probar una regresión logística. scikit-learn devuelve los coeficientes de regresión de las variables independientes, pero no proporciona los errores estándar de los coeficientes. Necesito estos errores estándar para calcular una estadística de Wald...
Tanto en la literatura de la tasa de error familiar (FWER) como de la tasa de descubrimiento falso (FDR), se dice que métodos particulares para controlar FWER o FDR son apropiados para pruebas dependientes o independientes. Por ejemplo, en el artículo de 1979 "Un procedimiento de prueba múltiple...
Estoy usando la regresión de cresta en datos altamente multicolineales. Usando OLS obtengo grandes errores estándar en los coeficientes debido a la multicolinealidad. Sé que la regresión de crestas es una forma de lidiar con este problema, pero en todas las implementaciones de regresión de crestas...
Aquí 'truncar' implica reducir la precisión de los números aleatorios y no truncar la serie de números aleatorios. Por ejemplo, si tengo números verdaderamente aleatorios (extraídos de cualquier distribución, por ejemplo, normal, uniforme, etc.) con precisión arbitraria y trunco todos los números...
Me doy cuenta de que esta es una pregunta muy básica, pero no puedo encontrar una respuesta en ningún lado. Estoy calculando los coeficientes de regresión usando las ecuaciones normales o la descomposición QR. ¿Cómo puedo calcular los errores estándar para cada coeficiente? Por lo general, pienso...
Después de algunas búsquedas, encuentro muy poco sobre la incorporación de los pesos de observación / errores de medición en el análisis de componentes principales. Lo que encuentro tiende a depender de enfoques iterativos para incluir ponderaciones (por ejemplo, aquí ). Mi pregunta es ¿por qué es...
He estado investigando el funcionamiento interno del error estándar recientemente, y me encontré incapaz de entender cómo funciona. Entiendo que el error estándar es que es la desviación estándar de la distribución de medias muestrales. Mis preguntas son: • ¿Cómo sabemos que el error estándar es...
Supongamos que y se dibuja cada iid de algunas distribuciones, con independiente de . Los son estrictamente positivos. Usted observa todo el , pero no el ; más bien observas . Estoy interesado en estimar partir de esta información. Claramente, el estimador es imparcial y puede calcularse con la...
Actualmente estoy leyendo "Todas las estadísticas" de Larry Wasserman y estoy desconcertado por algo que escribió en el capítulo sobre la estimación de funciones estadísticas de modelos no paramétricos. El escribio "A veces podemos encontrar el error estándar estimado de una función...
Una regla de puntuación adecuada es una regla que se maximiza mediante un modelo 'verdadero' y no permite 'cubrir' o jugar con el sistema (informar deliberadamente diferentes resultados, como es la verdadera creencia del modelo para mejorar la puntuación). El puntaje de Brier es correcto, la...
MAD = Desviación absoluta media MSE = Error cuadrado medio He visto sugerencias de varios lugares sobre el uso de MSE a pesar de algunas cualidades indeseables (por ejemplo , http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , que establece en p8 "Se cree comúnmente que MAD es un criterio mejor que MSE....
Mi pregunta es muy simple: ¿por qué elegimos normal como la distribución que sigue el término de error en el supuesto de regresión lineal? ¿Por qué no elegimos a otros como uniforme, t o lo que