Estimator consecvent: definiție și exemple de consistență

statistici definiții> Estimator consecvent

ce este un Estimator consecvent?

media eșantionului este un estimator consecvent pentru media populației.

o estimare consistentă are erori nesemnificative (variații) pe măsură ce dimensiunile eșantionului cresc. Mai precis, probabilitatea ca aceste erori să varieze cu mai mult decât o anumită sumă se apropie de zero pe măsură ce mărimea eșantionului crește. Cu alte cuvinte, cu cât colectați mai multe date, un estimator consecvent va fi aproape de parametrul populației reale pe care încercați să îl măsurați. Media eșantionului și varianța eșantionului sunt doi estimatori consistenți bine cunoscuți.

ideea consistenței poate fi aplicată și selecției modelului, unde selectați în mod constant modelul “adevărat” cu parametrii “adevărat” asociați. De exemplu, un test de potrivire a bunătății poate fi folosit și ca măsură a consistenței. O bunătate populară a testului fit este testul chi-pătrat, care funcționează pe premisa că valorile așteptate pentru datele dvs. se potrivesc unei distribuții normale. Și dacă aveți date dintr-un model de serie temporală, consistența datelor poate fi măsurată cu un model autoregresiv. Există multe alte măsuri de coerență pentru adaptarea la date la modele. Metoda pe care o utilizați depinde de ceea ce doriți ca datele dvs. să măsoare. De exemplu, credeți că datele dvs. urmează o tendință liniară, o tendință exponențială sau o tendință specifică precum cea văzută în această lucrare, care prezintă un estimator consecvent pentru componentele perturbării în modelele financiare?

origini

termenul Estimator consistent este prescurtarea de la “secvența consistentă a estimatorilor”, o idee Găsită în convergență în probabilitate. Ideea de bază este că repetați rezultatele estimatorului din nou și din nou, cu dimensiuni de eșantion în continuă creștere. În cele din urmă — presupunând că Estimatorul dvs. este consecvent-secvența va converge asupra parametrului populației adevărate. Această convergență se numește limită, care este un element fundamental al calculului.

Cram Unktocr, H. (1946). Metode matematice de Statistică”, Princeton Univ. Apăsați I. A. Ibragimov, R. Z. Has ‘ minskii, (1981)” estimarea Statistică: teoria asimptotică”, Springer. (Tradus din rusă)
Levinsohn, J. & MacKie-Mason, J. (1989). Un simplu, contra. est. pentru componentele de perturbare în modelele financiare. Biroul Național de Cercetări Economice. Document de lucru Tehnic Nr. 80. Accesat la 7 ianuarie 2017 de la http://www.nber.org/papers/t0080.pdf.

——————————————————————————

aveți nevoie de ajutor cu o temă sau o întrebare de testare? Cu studiul Chegg, puteți obține soluții pas cu pas la întrebările dvs. de la un expert în domeniu. Primele 30 de minute cu un tutore Chegg sunt gratuite!