Вы оцениваете параметр μ в модели Normal(μ,σ) и выбираете точечную оценку: выборочное среднее или медиану. Если нормальность верна и сильных выбросов нет, какая оценка обычно более эффективна (интуитивно)?
AМедиана: на нормальной модели она имеет меньшую дисперсию, чем среднее, и совпадает с оценкой
MLE для параметра μBОбе оценки одинаково эффективны на любой выборке, и выбор между средним и медианой не влияет на точность оценки
μCВыборочное среднее: на нормальной модели оно имеет меньшую дисперсию и совпадает с оценкой
MLE для параметра μDВыбор зависит только от того, как оценён параметр
σ, а параметр μ сам по себе не влияет на эффективность оценкиПравильный ответ. В нормальной модели выборочное среднее обычно более эффективно (интуитивно), чем медиана, за счёт меньшей
variance.Разбор
В нормальной модели выборочное среднее является MLE для параметра μ и совпадает с эффективной оценкой по неравенству Крамера — Рао: его дисперсия равна σ² / n и не превосходится никакой другой несмещённой оценкой. Медиана для нормального распределения имеет дисперсию примерно π · σ² / (2n), что в полтора раза больше, и не совпадает с MLE. Поэтому при отсутствии выбросов и нормальности данных среднее предпочтительнее. Утверждение про равную эффективность ложно. От оценки σ эффективность точечной оценки μ не зависит.
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В A/B тесте в группе A 30 оплат из 200 пользователей. Если модель — Бернулли с параметром
p (это доля платящих), какая точечная оценка MLE для p?Ещё вопросы по теме «Точечные оценки и MLE»
- Вы оцениваете вероятность конверсии `p` по выборке: из 100 пользователей 56 оплатили. Что является точечной оценкой параметра `p`?
- Что означает свойство несмещённости для оценки θ_hat параметра θ?
- Как лучше всего описать состоятельность последовательности оценок `θ_hat_n`?
- Есть две оценки одного параметра: `θ_hat_A` несмещённая, но с высокой дисперсией; `θ_hat_B` слегка смещённая, но с низкой дисперсией. По какому критерию можно оправданно выбрать `θ_hat_B` как более полезную точечную оценку?
- Две оценки параметра `θ` обе обладают свойством несмещённости. У `θ_hat_A` дисперсия меньше, чем у `θ_hat_B` на том же размере выборки. Что можно сказать про эффективность (интуитивно)?
- Все вопросы по «Точечные оценки и MLE» →