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矩估计的意思解释是什么
什么
叫
矩估计
答:
矩估计法是一种点估计法,是利用样本矩来估计总体中相应的参数.
最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.
矩估计
法
是什么
呢?
答:
矩估计比较好理解,
就是用样本的矩直接作为总体矩的估计值
。就是将样本的矩计算出来,直接作为总体的矩即可。从以上定义中也可以看出来,矩估计法是一种点估计的方法。当然这里的阶数要保持一致,及样本的一阶矩估计总体一阶矩,样本二阶矩估计总体的二阶矩。而极大似然估计是另一种点估计方法,也是...
2019-05-17
答:
广义矩估计 (Generalized Method of Moment,
简称 GMM) 是一种构造估计量的方法,类似于极大似然法 (MLE)
。MLE 通过假设随机变量服从特定的分布,进而将待估参数嵌入似然函数,通过极大化联合概率密度函数得到参数的估计值。GMM 则是以随机变量遵循特定矩的假设,而不是对整个分布的假设,这些假设被称为矩条件。这使...
矩估计
与极大似然估计之间的关系?
答:
相反,
极大似然估计则是一种寻找最能解释样本数据参数值的方法
。以盒子里黑球比例的估计为例,通过多次有放回抽取,我们观察到黑球出现的概率随p的变化而变化,最大似然估计就是找到使样本数据出现概率最大的那个p值。这种估计方法强调的是以样本数据的最大概率来揭示参数的真相,它的精度往往较高,但前...
概率论与数理统计 第七章 参数
估计
答:
矩估计 的思想就是 替换思想 :用样本原点矩替换总体原点矩
。定理 :均值、方差、标准差的矩估计结果 矩估计
是一种经典的估计方法,比较直观,计算简单
。不需要知道总体分布类型就可以估计,实际应用广泛。极大似然估计是求总体未知参数的另一种常用的点估计方法。理解极大似然估计基本思想的例子:对未知...
广义
矩估计的
适用条件
答:
广义
矩估计是
统计学和计量经济学中常用的一种半参数估计方法,Lars Peter Hansen1982年根据Karl Pearson1894年发明的矩估计(method of moments)发展而来。GMM的发明是Hansen得到2013年诺贝尔经济学奖的原因之一。GMM的产生主要使用时机是最小二乘法的严格假设条件不成立时(例:
解释
变数与误差项有相关性)...
什么
是样本k阶原点
矩
和样本k阶中心矩,请
解释
的稍微通俗一点儿_百度知 ...
答:
答:分享一种“理解”。在概率论中,常用k阶
矩
表示随机变量的一类数字特征。有原点矩、中心矩等分类方法。用“数学”语言通俗描述,k阶原点矩是随机变量x“偏离”原点(0,0)的“距离”的k次方的期望值。一般地,对于正整数k,如果E|(X-0)k|=E|Xk|=<∞,故称E(Xk) 为随机变量X的k阶原点矩...
求服从均匀分布的随机变量的
矩估计
量和极大似然估计量
答:
所以θ的
矩估计
为θ矩=2¯¯¯¯¯X;又f(xi,θ)=⎧⎨⎩1θ,0≤xi≤θ0,其他,所以似然函数L(θ)=⎧⎨⎩1θn,0≤xi≤θ0,其他 而dlnL(θ)dθ=−nϑ<0,所以L(θ)关于θ是减函数.所以θ的最大...
广义
矩估计
为
什么
能解决内生性
答:
广义
矩估计
能解决内生性是,动态面板动态面板数据模型的典型特征是
解释
变量中包含被解释变量的滞后项。根据查询相关公开信息显示:如果第一个条件,即相关性越强,则分解后的外生解释变量包含原始解释变量的信息越多,从而提高估计效率。相反,若相关性较弱,则外生解释变量包含原始变量。
用广义
矩估计
法 对联立方程进行估 计
答:
回归模型含有截距项,即截距项不为零;
解释
变量是非随机的;随机误差项为一阶自相关,即;回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量,即不应出现下列形式: 其中,为的滞后一期变量;无缺失数据。当上述条件得到满足时,我们可以利用D-W方法检验序列相关问题。2、具体过程(1)提出假设,即不存在序列相关,,即存在序列相关...
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