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作者 PanJC 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共26則
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5F→:謝謝 r-cran-coda 果真能成功安裝. 但我有兩台電腦, 同 os04/11 14:17
6F→:但一台能用 install.packages() 安裝, 另一台卻不能, 真奇怪04/11 14:17
7F→:不知道是出了什麼問題04/11 14:18
13F→:多謝04/11 14:46
4F→:PCA以變異共變異數矩陣或相關係數矩陣算特徵值/向量12/03 00:05
1F→:Var(T)=EVar(T|S)+VarE(T|S)12/02 23:57
3F→:條件期望值12/03 00:08
6F→:你可能要多了解充份統計量S的性質了 不是原來的T寫成E(T|S)12/04 10:29
7F→:這兩個是不同的統計量 只是E(T|S)也是個不偏估計量且為充份12/04 10:30
8F→:統計量的函數 而且E(T|S)是個沒有含母數的估計式12/04 10:32
9F→:跟T比 E(T|S)的變異數更小12/04 10:34
12F→:E(T|S)是個沒有含母數的估計式 <-這是充份統計量S的性質12/05 00:04
13F→:況且E(E(S|T))=E(S) <- 這也應該不是你要的吧!12/05 00:06
18F→:E(T|S)的期望值是E(T),E(S|T)是E(S),這兩個估計的對象不同12/06 11:30
3F推:A Course in Probability theorem/Kai Lai Chung <-- 書04/16 15:16
4F→: theorem改theory04/16 15:18
1F推:用EXbar=μ,與VXbar=σ^2/n 且Y=H(Xbar)就看得出來了03/12 14:52
2F→:這是合理的,因為通常是用一組樣本來推論03/12 14:54
6F推:(2)的算法你會嗎?是用E[Y^2]-(E[Y])^2喔03/12 16:06
7F→:最後都只留O(n^(-1))03/12 16:08
11F推:再仔細想一下吧,你有算錯~而且你的做法我做不出來~03/12 16:31
13F→:分別得到E[Y^2]與E[Y]的展開,最後再算E[Y^2]-(E[Y])^2較快03/12 16:35
14F推:最後再留到O(n^(-1)).不是收斂,是隨著樣本愈大,後項可略!03/12 16:40
3F推:詳見theory of point estimation,2ed, Lehmann, page4301/15 15:23
5F推:証明過程偏向分析,你還是去找書來看吧01/16 11:32
1F推:一個常態分配的隨機變數的範圍是介於負無限大到無限大02/09 21:26
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