Con un previo plano, coinciden los estimadores ML (frecuentista - máxima verosimilitud) y MAP (Bayesiano - máximo a posteriori). Sin embargo, en términos más generales, estoy hablando de estimadores puntuales derivados como optimizadores de alguna función de pérdida. Es decir (Bayesiano) x...
¿Es suficiente mostrar que MSE = 0 como ? También leí en mis notas algo sobre plim. ¿Cómo encuentro plim y lo uso para mostrar que el estimador es
Antecedentes Tengo una variable con una distribución desconocida. Tengo 500 muestras, pero me gustaría demostrar la precisión con la que puedo calcular la varianza, por ejemplo, argumentar que un tamaño de muestra de 500 es suficiente. También estoy interesado en conocer el tamaño mínimo de...
He estado usando mínimos cuadrados iterativamente ponderados (IRLS) para minimizar las funciones de la siguiente forma, J(m)=∑Ni=1ρ(|xi−m|)J(m)=∑i=1Nρ(|xi−m|)J(m) = \sum_{i=1}^{N} \rho \left(\left| x_i - m \right|\right) donde NNN es el número de instancias de xi∈Rxi∈Rx_i \in \mathbb{R} , m∈Rm∈Rm...
Conozco 3 métodos para hacer estimaciones de parámetros, ML, MAP y enfoque de Bayes. Y para el enfoque de MAP y Bayes, tenemos que elegir prioridades para los parámetros, ¿verdad? Digamos que tengo este modelo , en el que son parámetros, para hacer la estimación utilizando MAP o Bayes, leí en el...
Supongamos que tenemos dos puntos (la siguiente figura: círculos negros) y queremos encontrar un valor para un tercer punto entre ellos (cruz). De hecho, vamos a estimarlo en función de nuestros resultados experimentales, los puntos negros. El caso más simple es dibujar una línea y luego encontrar...
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...
Tengo datos sobre los empleados de una gran empresa italiana durante diez años y me gustaría ver cómo la brecha de género en los ingresos de hombres y mujeres ha cambiado con el tiempo. Para este propósito ejecuto OLS agrupados: yit=X′itβ+δmalei+∑t=110γtdt+εityit=Xit′β+δmalei+∑t=110γtdt+εit y_{it}...
El enfoque común para estimar los parámetros de una distribución normal es usar la media y la desviación / varianza estándar de la muestra. Sin embargo, si hay algunos valores atípicos, la mediana y la desviación media de la mediana deberían ser mucho más robustas, ¿verdad? En algunos conjuntos...
Creo que ya he entendido la definición matemática de un estimador consistente. Corrígeme si me equivoco: WnWnW_n es un estimador consistente para ifθθ\theta∀ϵ>0∀ϵ>0\forall \epsilon>0 limn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θlimn→∞P(|Wn−θ|>ϵ)=0,∀θ∈Θ\lim_{n\to\infty} P(|W_n - \theta|> \epsilon) = 0,...
Digamos que tengo un gran conjunto de valores SSS que a veces se repiten. Deseo estimar el número total de valores únicos en el conjunto grande. Si tomo una muestra aleatoria de valores y determino que contiene valores únicos , ¿puedo usar esto para estimar el número de valores únicos en el...
Jeffrey Wooldridge en su Análisis econométrico de la sección transversal y los datos del panel (página 357) dice que el hessiano empírico "no garantiza que sea definitivo positivo, o incluso semidefinido positivo, para la muestra particular con la que estamos trabajando". Esto me parece incorrecto...
Estoy tratando de entender algunos documentos de Mark van der Laan. Es estadístico teórico en Berkeley y trabaja en problemas que se superponen significativamente con el aprendizaje automático. Un problema para mí (además de las matemáticas profundas) es que a menudo termina describiendo enfoques...
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de...
Supongamos que tenemos un proceso de Bernoulli con probabilidad de falla qqq (que será pequeña, digamos, q≤0.01q≤0.01q \leq 0.01 ) de la cual tomamos muestras hasta encontrar 101010 fallas. Nosotros por lo tanto estimar la probabilidad de fracaso como q : = 10 / N , donde N es el número de...
¿Es posible extraer puntos de datos de datos de promedio móvil? En otras palabras, si un conjunto de datos solo tiene promedios móviles simples de los 30 puntos anteriores, ¿es posible extraer los puntos de datos originales? ¿Si es así,
Me toma la idea de la contracción de James-Stein (es decir, que una función no lineal de una sola observación de un vector de normales posiblemente independientes puede ser un mejor estimador de las medias de las variables aleatorias, donde 'mejor' se mide por error al cuadrado ) Sin embargo, nunca...
Estoy tratando de usar la función ' densidad ' en R para hacer estimaciones de densidad del núcleo. Tengo algunas dificultades para interpretar los resultados y comparar varios conjuntos de datos, ya que parece que el área bajo la curva no es necesariamente 1. Para cualquier función de densidad de...
Necesito "aprender" la distribución de un gaussiano bivariado con pocas muestras, pero una buena hipótesis sobre la distribución anterior, por lo que me gustaría utilizar el enfoque bayesiano. Definí mi anterior: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Sé que esto podría ser un poco complicado, estadísticamente, pero este es mi problema. Tengo muchos datos de rango, es decir, el tamaño mínimo, máximo y de muestra de una variable. Para algunos de estos datos también tengo una media, pero no muchos. Quiero comparar estos rangos entre sí para...