Preguntas etiquetadas con estimation

8
Bayesiana vs máxima entropía

Suponga que la cantidad que queremos inferir es una distribución de probabilidad. Todo lo que sabemos es que la distribución proviene de un conjunto determinado, por ejemplo, por algunos de sus momentos y tenemos una previa .mimiEQQQ El principio de entropía máxima (MEP) dice que que tiene la...

bayesian estimation maximum-entropy
8
Problema de identificación de parámetros

Siempre lucho por obtener la verdadera esencia de la identificación en econometría. Sé que afirmamos que se puede identificar un parámetro (por ejemplo, ) si simplemente mirando su distribución (conjunta) podemos inferir el valor del parámetro. En un caso simple de , donde podemos afirmar que se...

estimation identifiability
8
Prueba post hoc en un ANOVA de diseño mixto 2x3 con SPSS?

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...

anova mixed-model spss post-hoc bonferroni time-series unevenly-spaced-time-series classification normal-distribution discriminant-analysis probability normal-distribution estimation sampling classification svm terminology pivot-table random-generation self-study estimation sampling estimation categorical-data maximum-likelihood excel least-squares instrumental-variables 2sls total-least-squares correlation self-study variance unbiased-estimator bayesian mixed-model ancova statistical-significance references p-value fishers-exact probability monte-carlo particle-filter logistic predictive-models modeling interaction survey hypothesis-testing multiple-regression regression variance data-transformation residuals minitab r time-series forecasting arima garch correlation estimation least-squares bias pca predictive-models genetics sem partial-least-squares nonparametric ordinal-data wilcoxon-mann-whitney bonferroni wilcoxon-signed-rank traminer regression econometrics standard-error robust misspecification r probability logistic generalized-linear-model r-squared effect-size gee ordered-logit bayesian classification svm kernel-trick nonlinear bayesian pca dimensionality-reduction eigenvalues probability distributions mathematical-statistics estimation nonparametric kernel-smoothing expected-value filter mse time-series correlation data-visualization clustering estimation predictive-models recommender-system sparse hypothesis-testing data-transformation parametric probability summations correlation pearson-r spearman-rho bayesian replicability dimensionality-reduction discriminant-analysis outliers weka
8
Prueba post-hoc después de 2 factores repetidos medidas ANOVA en R?

Tengo problemas para encontrar una solución con respecto a cómo ejecutar una prueba post-hoc (Tukey HSD) después de un ANOVA de medidas repetidas de 2 factores (ambos dentro de los sujetos) en R. Para el ANOVA, he usado la función aov: summary(aov(dv ~ x1 * x2 + Error(subject/(x1*x2)),...

r anova repeated-measures post-hoc tukey-hsd goodness-of-fit curve-fitting sem latent-variable mplus anova post-hoc tukey-hsd markov-process image-processing r time-series causality granger-causality anova mixed-model lme4-nlme random-effects-model r matlab data-transformation multinomial notation estimation nonparametric logistic r missing-data multiple-imputation mice
8
Demostración del sesgo cuantil de muestra

Mientras hacía algunas simulaciones, me di cuenta de que el cuantil de la muestra es un estimador sesgado del verdadero cuantil. Y, según mis simulaciones, una potencialmente muy sesgada. Me sorprendió ese resultado ya que el CDF empírico no está sesgado, pero después de un poco de investigación...

estimation quantiles
8
¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?

Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly...

modeling large-data overfitting clustering algorithms error spatial r regression predictive-models linear-model average measurement-error weighted-mean error-propagation python standard-error weighted-regression hypothesis-testing time-series machine-learning self-study arima regression correlation anova statistical-significance excel r regression distributions statistical-significance contingency-tables regression optimization measurement-error loss-functions image-processing java panel-data probability conditional-probability r lme4-nlme model-comparison time-series probability probability conditional-probability logistic multiple-regression model-selection r regression model-based-clustering svm feature-selection feature-construction time-series forecasting stationarity r distributions bootstrap r distributions estimation maximum-likelihood garch references probability conditional-probability regression logistic regression-coefficients model-comparison confidence-interval r regression r generalized-linear-model outliers robust regression classification categorical-data r association-rules machine-learning distributions posterior likelihood r hypothesis-testing normality-assumption missing-data convergence expectation-maximization regression self-study categorical-data regression simulation regression self-study self-study gamma-distribution modeling microarray synthetic-data
8
Trabajando con la muestra bootstrap vs la muestra original

Considere una muestra de números reales. Digamos que queremos estimar la tendencia central de la población y tener una idea de nuestra incertidumbre en torno a esta estimación. Pongamos a un lado las suposiciones sobre la distribución de la población por un momento, y consideremos los siguientes...

estimation bootstrap