Una regla para calcular una estimación de una cantidad dada basada en datos observados [Wikipedia].
Estoy realmente sorprendido de que nadie parece haber preguntado esto ya ... Cuando se discuten los estimadores, dos términos utilizados con frecuencia son "consistente" e "imparcial". Mi pregunta es simple: ¿cuál es la diferencia? Las definiciones técnicas precisas de estos términos son bastante...
Es obvio muchas veces por qué uno prefiere un estimador imparcial. Pero, ¿hay alguna circunstancia en la que podamos preferir un estimador sesgado sobre uno
La summary.rqfunción de la viñeta quantreg ofrece una multitud de opciones para las estimaciones de error estándar de los coeficientes de regresión de cuantiles. ¿Cuáles son los escenarios especiales en los que cada uno de ellos se convierte en óptima / deseable? "rango" que produce intervalos de...
Dado que uno puede calcular los intervalos de confianza para los valores p y dado que lo opuesto a la estimación del intervalo es la estimación puntual: ¿es el valor p una estimación
Aprendí que una estadística es un atributo que puede obtener de las muestras. Tomando muchas muestras del mismo tamaño, calculando este atributo para todas ellas y trazando el pdf, obtenemos la distribución del atributo correspondiente o la distribución de las estadísticas
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . Estoy usando caret para ejecutar un bosque...
Ha habido cierta confusión en mi cabeza acerca de dos tipos de estimadores del valor poblacional del coeficiente de correlación de Pearson. A. Fisher (1915) mostró que para la población normal bivariada, empírico es un estimador de sesgado negativamente , aunque el sesgo puede ser de una cantidad...
¿Cuál es la propiedad oráculo de un estimador? ¿Para qué objetivos de modelado es relevante la propiedad del oráculo (predictivo, explicativo, ...)? Las explicaciones teóricamente rigurosas y (especialmente) intuitivas son
¿Cuál es la relación entre estimador y
EDITAR: como esta pregunta se ha inflado, un resumen: encontrar diferentes conjuntos de datos significativos e interpretables con las mismas estadísticas mixtas (media, mediana, rango medio y sus dispersiones asociadas y regresión). El cuarteto Anscombe (ver ¿ Propósito de visualizar datos de alta...
Me preguntaba si alguien sabe o si existe una aplicación en estadística en la que se requiere una fuerte consistencia de un estimador en lugar de una consistencia débil. Es decir, una fuerte consistencia es esencial para la aplicación y la aplicación no funcionaría con una consistencia...
Contexto El gaussiano multivariante aparece con frecuencia en Machine Learning y los siguientes resultados se utilizan en muchos libros y cursos de ML sin las derivaciones. Datos dados en forma de una matriz de dimensiones , si suponemos que los datos siguen una distribución gaussiana de...
Me hicieron esta pregunta el otro día y nunca la había considerado antes. Mi intuición proviene de las ventajas de cada estimador. La máxima probabilidad es preferiblemente cuando confiamos en el proceso de generación de datos porque, a diferencia del método de los momentos, hace uso del...
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...
Suponga que son variables aleatorias iid que siguen la distribución de Poisson con media . ¿Cómo puedo probar que no hay un estimador imparcial de la cantidad ?X0,X1, ... ,XnorteX0,X1,...,Xnorte X_{0},X_{1},\ldots,X_{n} λλ \lambda 1λ1λ \dfrac{1}{\lambda}
¿Cada uno implica al otro? Si no, ¿implica uno el otro? ¿Por qué por qué no? Este problema surgió en respuesta a un comentario sobre una respuesta que publiqué aquí . Aunque la búsqueda en Google de los términos relevantes no produjo nada que pareciera particularmente útil, noté una respuesta en...
Estoy tratando de entender por qué OLS da un estimador sesgado de un proceso AR (1). Considere En este modelo, se viola la exogeneidad estricta, es decir, y están correlacionados pero y no están correlacionados. Pero si esto es cierto, ¿por qué no se cumple la siguiente derivación...
Quiero estimar la media de una función f, es decir, dondeEX,Y[f(X,Y)]EX,Y[f(X,Y)]E_{X,Y}[f(X,Y)]XXX e YYY son variables aleatorias independientes. Tengo muestras de f pero no de iid: hay muestras de iid para Y1,Y2,…YnY1,Y2,…YnY_1,Y_2,\dots Y_n y para cada YiYiY_i hay ninin_i muestras de XXX :...
Como ejemplo, a menudo encuentro estudiantes que saben que Observado es un estimador sesgado de Población . Luego, al escribir sus informes, dicen cosas como:R2R2R^2R2R2R^2 "He calculado observado y se ajustó , y que eran bastante similares, sugiriendo sólo una pequeña cantidad de sesgo en el...
He escuchado el término "estimador consistente" raíz-n "usado muchas veces. De los recursos que me han indicado, pensé que un estimador consistente "raíz-n" significaba que: el estimador converge en el valor verdadero (de ahí la palabra "consistente") el estimador converge a una velocidad de...