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R语言极值理论：希尔HILL统计量尾部指数参数估计可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26277 原文出处：拓端数据部落公众号 极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布。 尾部指数的希尔HILL统计量估计。更具体地说，我们看到如果学习笔记1 有偏估计(biased estimate)和无偏估计(unbiased estimate)
有偏估计(biased estimate)和无偏估计(unbiased estimate)本质上的区别是两种估计方法。 1.区别与产生的原因 首先有偏估计和无偏估计的区别和产生原因是什么呢，原因在于样本的数量。 定义： 有偏估计是指由样本值求得的估计值与待估参数的真值之间有系统误差，其期望值不是待Ch1 估计方法
估计量：函数 估计值：函数的值 估计量的标准：无偏性 有效性 一致性 矩法 极大似然估计 独立出现的概率相乘 使连乘积最大 牛顿-拉夫逊算法：score function收敛即可 期望最大化算法：两次期望最大化的差值收敛即可 存在的问题：local最大化（而非global最大化） 贝叶斯估计 边际概率 P(A) 联抽样调查之分层抽样
1、在某工业系统所属企业中，中型100个，小型400个。采用简单随机抽样，以企业为单元，分别从两类企业中抽取3个企业和5个企业，记录1990年的工业总产值（单位：千元）。3个中型企业分别为12300、11500、9800；5个小型企业分别为3200、5600、2300、4200、3600.试估计工业系统1990年的工业总产值二、参数估计
1. 点估计与优良性 点估计 总体 X 的分布函数形式已知，但它的一个或多个参数未知，借助总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计。 点估计问题就是要构建一个适当的统计量 θ-hat（X1、.. 、Xn），用它的观察值 θ-hat (x1、.. 、 xn)来估计未知参数 θ。统计信号处理基础 习题解答4-4
题目： 在线性模型中，我们希望估计信号s=Hθ。如果求得了θ的MVU估计量，那么信号可以估计为： 那么该估计量的PDF是什么？并将结果利用到例4.2的线性模型。 解答： 根据线性模型： 其中： 为观测到的数据， 为已知的观测矩阵， 那么根据线性模型的MVU估计量计算公式（4.9）和（4.10），得到： 因此：统计信号处理基础 习题解答3-14
目录 题目 解答： 1. 准备知识：估计的准确度及精确度 2. 准备知识：正态分布的高阶矩 3. 当A为一个固定常数时，线性估计量的准确度及精确度随采样点数的关系 4. 当A为一个固定常数时，非线性估计量的准确度及精确度随采样点数的关系 5. 当A是一个随机变量，估计量的准确度及精确度随概率论与数理统计(7):参数估计
概率论与数理统计(7):参数估计 引入： 理论依据： 文章目录 概率论与数理统计(7):参数估计引入：理论依据： 一.点估计1.矩估计2.极大似然估计定义：似然函数定义：极大似然估计 二.点估计的优良性准则引入 1.无偏性2.有效性3.一致性 三.区间估计引入： 定义：置信区间定义：区间估计R方和调整R方
当拟合线性回归模型时，人们经常报告的一个数量是R平方值。这可以通过协变量/预测变量来解释结果Y中变化的比例。如果R平方接近于1（在我的工作中不常见），则意味着协变量可以共同解释结果Y的变化。这意味着可以使用协变量准确地预测Y（在某种意义上）。相反，低R平方意味着Y由协变量预测不佳。计量笔记(二) | OLS估计量性质
上文中《计量笔记(一) | OLS估计量推导》我们通过基本公式和矩阵形式两种方式推导出了OLS估计量的表达式，那么OLS估计量有什么优良性质呢？ 在线性模型的经典假设的前提下，OLS估计量有优良的性质，即高斯-马尔可夫定理 经典假设 1、零均值假定 假定随机干扰项前沿: 双重稳健DID, 给你的DID加一把锁！
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