[過去ログ]
【統計分析】機械学習・データマイニング29 (1002レス)
【統計分析】機械学習・データマイニング29 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/
上
下
前次
1-
新
通常表示
512バイト分割
レス栞
抽出解除
必死チェッカー(本家)
(べ)
自ID
レス栞
あぼーん
このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています。
次スレ検索
歴削→次スレ
栞削→次スレ
過去ログメニュー
763: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 21:33:14.20 ID:goV+sQHPr >>762 仮説検定とかをするなら流石に正規分布まで仮定しないとうまくいかないですが、 βハットが最良線形不偏推定量であることやσ^2の推定までは全てうまくいってしまってます。 間違ってるんですかね? http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/763
767: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 21:47:49.35 ID:goV+sQHPr >>764 推定量がyに関して2次以下ならこの仮定だけで計算できませんか? >>766 nがサンプル数でβ∈Rを想定していますが、特に変更なくm変数でも議論できる気がしています。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/767
770: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 21:58:03.70 ID:goV+sQHPr >>768 R^n上の確率分布pで、 平均μ=E_p[x]=(βかけるx_1,...,βかけるx_n)で、 分散共分散行列がn×n行列で対角線上にσ^2が並んだものを想定しています。 例えば正規分布などはこれに当てはまると思います。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/770
773: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 22:10:30.75 ID:goV+sQHPr >>772 推定しようとしている傾きβはスカラーですよ? http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/773
776: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 22:28:19.17 ID:goV+sQHPr >>774 確率分布pの平均です。 μ=E_p[x]でちゃんと明示したつもりでした。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/776
780: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 22:34:23.05 ID:goV+sQHPr >>777 (Y_1, ... , Y_n) ~ pです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/780
781: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 22:36:01.56 ID:goV+sQHPr >>779 あ、ごめんなさい。 E_p[y]ですね。ここでy=(y_1,...,y_n)∈R^nです。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/781
783: デフォルトの名無しさん (オッペケ Sr27-l649 [126.194.204.198]) [] 2020/12/06(日) 22:43:41.40 ID:goV+sQHPr >>782 簡単のために定数項なしのモデルで考えています。 761で言及したのでずっとそのつもりでした。 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1597882603/783
メモ帳
(0/65535文字)
上
下
前次
1-
新
書
関
写
板
覧
索
設
栞
歴
スレ情報
赤レス抽出
画像レス抽出
歴の未読スレ
Google検索
Wikipedia
ぬこの手
ぬこTOP
0.028s