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作者 phil5566 在 PTT [ Statistics ] 看板的留言(推文), 共86則
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[問題] 模擬資料算估計值的MSE問題?
[ Statistics ]3 留言, 推噓總分: 0
作者: phil5566 - 發表於 2017/06/18 21:36(8年前)
3F→phil5566: 感謝回答,不知道還有沒有其它說法?06/19 17:16
[問題] 信賴區間和覆蓋率的問題?
[ Statistics ]50 留言, 推噓總分: +1
作者: phil5566 - 發表於 2017/02/21 02:10(8年前)
3F→phil5566: 首先先用模擬的方式產生一組我有興趣研究的樣本,用這組02/21 13:52
4F→phil5566: 樣本求出θ^,因為θ^很複雜,所以沒辦法用手算求出Var,只02/21 13:54
5F→phil5566: 好用bootstrap的方式求stand error代替,假設bootstrap02/21 13:57
6F→phil5566: 1000次,再每bootstrap一次下也可求出θ^,假設叫θb^,共02/21 14:00
7F→phil5566: 有1000個θb^,這1000個θb^的s.d.,即bootstrap下的02/21 14:02
8F→phil5566: stand error,接這建立C.I.,我建立C.I.的方式有四種,02/21 14:12
9F→phil5566: 以下用R的語法說明較快,先說明一些代號,th0=θ^,02/21 14:17
10F→phil5566: th=那1000組的θb^,alpha<-c(0.025,0.975),02/21 14:20
11F→phil5566: 1.normalC.I.:th0 + qnorm(alpha) * sd(th)02/21 14:23
12F→phil5566: 2.basic C.I.:2*th0-quantile(th,rev(alpha),type=1)02/21 14:25
13F→phil5566: 3.percentile C.I.:quantile(th, alpha, type=6)02/21 14:27
14F→phil5566: 剛剛忘了說我bootstrap的方式是採抽後放回的抽樣方式02/21 14:30
15F→phil5566: 第4種 BCa C.I.最麻煩,zalpha <- qnorm(alpha)02/21 14:48
16F→phil5566: z0<- qnorm(sum(th0 < th) / length(th))02/21 14:49
17F→phil5566: L<- mean(th.jack) - th.jack02/21 14:49
18F→phil5566: a <- sum(L^3)/(6 * sum(L^2)^1.5)02/21 14:49
19F→phil5566: adj.alpha <- pnorm(z0 + (z0+zalpha)/(1-a*(z0+zalpha)02/21 14:50
20F→phil5566: ))02/21 14:50
21F→phil5566: quantile(th, adj.alpha, type=6)--->BCa C.I.02/21 14:50
22F→phil5566: 這裡面的th.jack就是把我產生的那組資料02/21 14:53
23F→phil5566: 假設叫T(n筆data),逐一的剔掉一筆data後,在剩餘的data下02/21 14:58
24F→phil5566: 所算出的估計量,假設叫θj^,所以從第一筆開始剔除到最後02/21 15:00
25F→phil5566: 一筆,會得到n筆的θj^,這n筆θj^就叫作th.jack02/21 15:02
26F→phil5566: 更正:是在剩餘的data下所算出的"估計值",不是"估計量"02/21 15:04
27F→phil5566: ---------------------------------------------------02/21 15:05
28F→phil5566: 以上是產生一組data下所算出的4種C.I.,那我重複產生10002/21 15:06
29F→phil5566: 組data下可算出100組4種C.I.,在分別去計算4種C.I.有沒有02/21 15:08
30F→phil5566: 包含我所設定的參數θ的比率,即為文中的覆蓋率02/21 15:10
31F→phil5566: 我比較疑惑的是我的4種C.I.都是建立在95%信心水準下02/21 15:13
32F→phil5566: 照理說做100組應該要有95組左右的C.I都會包到設定的參數02/21 15:15
33F→phil5566: 怎麼會掉到80多組?所以我想是不是估計量是有偏的,所以02/21 15:16
34F→phil5566: 覆蓋率才會有落差?02/21 15:17
35F→phil5566: 不好意思~我說了一大堆~我也不知道有沒有講到重點,實際02/21 15:28
36F→phil5566: 上我的θ是一個向量,不過就只是每個分量的元素都做和我02/21 15:30
37F→phil5566: 上面所說的一樣的事而已02/21 15:31
38F→phil5566: 附上原始的codehttp://pastebin.com/jgUBxtvj02/21 15:32
43F→phil5566: 推文裡前3種C.I.只要用到th0和th,th就是您說的一組數字02/21 17:41
44F→phil5566: x就是輸入產生的data,而stat是算th.jack會用到的,簡單來02/21 17:45
46F→phil5566: x和stat是算BCa C.I.會用到的東西所以我要輸入02/21 17:46
49F→phil5566: boot.CI回傳的會是4種C.I.的值,我把4種C.I.的算法都寫02/21 17:48
50F→phil5566: 在一boot.CI這個函數了02/21 17:49
[問題] 實務上如何用模擬來證明不偏性和有效性?
[ Statistics ]34 留言, 推噓總分: +1
作者: phil5566 - 發表於 2017/02/18 02:30(9年前)
3F→phil5566: 產生很多組樣本算出估計量平均,根據大數法則平均估計量02/18 11:44
4F→phil5566: 機率收斂到估計量的期望值,假設叫a,看|a-α|是否為0?對02/18 11:48
5F→phil5566: 吧?那有|a-α|有說要多小才是不偏嗎?另外好奇問一下,02/18 11:51
6F→phil5566: bootstrap1000次裡也1000組的估計量,直接把這1000組估計02/18 11:54
7F→phil5566: 量算平均,可以代表估計量的平均值嗎?bootstrap算出的02/18 11:56
8F→phil5566: stand error去比大小,可以衡量f和g的相對有效性嗎?謝謝02/18 11:58
14F→phil5566: 那麼比較f和g的不偏,重複產生n組的samples一定要共用嗎?02/19 14:55
15F→phil5566: 還是各別去產生n組samples去算不偏也行?02/19 14:57
16F→phil5566: 該不會是重複產生n組樣本給f和g共用分別去算這n組的平均02/19 15:03
17F→phil5566: 數和標準差,同時比較不偏和有效,而不須要用到bootstrap?02/19 15:04
18F→phil5566: 謝謝02/19 15:05
22F→phil5566: 那麼f和g的樣本點個數相同只是函數不同驗證不偏這樣有不02/19 15:12
23F→phil5566: 合理的地方嗎?02/19 15:12
26F→phil5566: 會這樣做是因為f和g函數太複雜沒法手算E(X)和V(X),只好02/19 15:14
27F→phil5566: 用模擬來驗證,即使沒法驗證不偏,驗證漸進不偏和有效也02/19 15:16
28F→phil5566: ok?比較兩者的優劣02/19 15:16
34F→phil5566: 我也是這麼認為~感謝大家的意見02/20 13:59
[程式] openbugs裡算信賴區間及看收斂的問題?
[ Statistics ]45 留言, 推噓總分: 0
作者: phil5566 - 發表於 2017/02/02 02:04(9年前)
1F→phil5566: 補上openbugs code範例http://pastebin.com/Ykp1KcBD02/02 16:54
3F→phil5566: 請教A大,建立信賴區間可以用percentiles來建立嗎?謝謝02/03 01:00
5F→phil5566: 那麼再請教一下用percentiles建立的C.I.是根據什麼原理02/03 22:04
6F→phil5566: 呢?和一般找樞紐量移項得到的C.I.作法不同,不知是根據什02/03 22:06
7F→phil5566: 麼原理,我想不太通,能否指點一下,謝謝02/03 22:07
12F→phil5566: 那麼判斷有沒有收歛,和自相關有什麼關係?印像中收斂,不02/05 00:51
13F→phil5566: 就是指圖形震動幅度會越來越小02/05 00:53
14F→phil5566: openbugs裡的auto cor功能是繪出變量的自相關函數02/05 00:55
15F→phil5566: http://imgur.com/a/F0dx4 這樣有收斂嗎?謝謝02/05 00:56
21F→phil5566: 我會再找找看MC法的一些教學資訊,不過看paper上面都沒提02/05 20:53
22F→phil5566: 到iter的次數/burnin的個數/和thin的大小是怎麼決定的,02/05 20:56
23F→phil5566: 應該說三者有關係存在,但我要怎麼決定iter的次數和02/05 21:07
24F→phil5566: burnin的個數呢?02/05 21:08
28F→phil5566: 謝謝02/06 14:36
29F→phil5566: 不好意思,想在確認A大您說50很夠用的意思,是否就是說02/06 14:58
30F→phil5566: burnin的個數只要丟掉前50個相關程度較高的部分?02/06 15:00
33F→phil5566: 就是說burnin的用途是把前面相關較高的部分丟掉,02/06 15:47
34F→phil5566: auto cor圖http://imgur.com/a/F0dx4我看橫軸數字50前02/06 15:49
35F→phil5566: 有一部分相關係數比較高,是不是表示只要burnin掉前50個02/06 15:51
36F→phil5566: 即可?02/06 15:51
45F→phil5566: 謝謝A大精闢的講解,我好像記反了,謝謝02/06 23:40
[程式] R內建的optim有無找不出最佳解?
[ Statistics ]6 留言, 推噓總分: +1
作者: phil5566 - 發表於 2016/11/03 19:02(9年前)
3F→phil5566: 抱歉手滑按錯,函數很複雜要怎麼手算微分?謝謝11/03 20:04
[程式] openbugs怎麼建立log logistic的分配?
[ Statistics ]9 留言, 推噓總分: +1
作者: phil5566 - 發表於 2016/10/29 21:01(9年前)
5F→phil5566: 看不懂C大的解法?為何不是Y[i]<-log[T[i]]10/31 15:30
6F→phil5566: Y[i]~dlogis(mu, tau))10/31 15:30
7F→phil5566: 雖然這樣估出來是mu和tau10/31 15:31
8F→phil5566: 而不是dloglogistic的shape和scale,但不知可否透過10/31 15:33
9F→phil5566: mu=ln(scale),tau=1/shape的關係得到scale和shape的估計10/31 15:37
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