คำถามติดแท็ก generalized-moments

หนึ่งในสิ่งที่ทำให้เศรษฐมิติมีเอกลักษณ์คือการใช้เทคนิควิธีการทั่วไปในช่วงเวลา ปัญหาประเภทใดที่ทำให้ GMM เหมาะสมกว่าเทคนิคการประมาณแบบอื่น ๆ การใช้ GMM ซื้อคุณในแง่ของประสิทธิภาพหรือลดอคติหรือการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นคืออะไร ในทางกลับกันคุณสูญเสียอะไรจากการใช้ GMM ผ่าน MLE เป็นต้น

15 econometrics  generalized-moments 

ฉันต้องการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยที่คล้ายกับการถดถอยแบบลอจิสติก (จริง ๆ แล้วการถดถอยแบบโลจิสติกที่มีสัมประสิทธิ์อื่น: เมื่อได้รับ ) ฉันคิดว่าจะใช้ GMM เพื่อคำนวณค่าสัมประสิทธิ์ แต่ฉันไม่แน่ใจว่าควรใช้เงื่อนไขใดในขณะนี้AA1 + e- ( b0+ b1x1+ b2x2+ … ),A1+e−(b0+b1x1+b2x2+…), \frac{A}{1 + e^{- (b_0 + b_1 x_1 + b_2 x_2 + \ldots)}},AAA มีใครช่วยฉันได้บ้าง ขอบคุณ!

13 logistic  generalized-moments 

บางคนสามารถอธิบายความแตกต่างระหว่างวิธีการของช่วงเวลากับ GMM (วิธีการทั่วไปของช่วงเวลา) ความสัมพันธ์ของพวกเขาและอื่น ๆ ที่ควรใช้เมื่อใด

13 estimation  method-of-moments  generalized-moments 

ฉันจะอธิบายวิธีการทั่วไปในช่วงเวลาและวิธีการที่ใช้กับนักสถิติที่ไม่ใช่? จนถึงตอนนี้ฉันจะไปด้วย: มันเป็นสิ่งที่เราใช้ในการประเมินเงื่อนไขเช่นค่าเฉลี่ยและการเปลี่ยนแปลงตามตัวอย่างที่เรารวบรวม ฉันจะอธิบายส่วนที่คุณประเมินเวกเตอร์พารามิเตอร์โดยการลดความแปรปรวนได้อย่างไร

11 generalized-moments  method-of-moments 

ตัวอย่าง: ฉันมีประโยคในรายละเอียดงาน: "วิศวกรอาวุโสของ Java ในสหราชอาณาจักร" ฉันต้องการที่จะใช้รูปแบบการเรียนรู้ที่ลึกที่จะคาดการณ์ว่ามันเป็น 2 ประเภทและEnglish IT jobsถ้าฉันใช้รูปแบบการจำแนกแบบดั้งเดิมมันสามารถทำนายได้เพียง 1 ฉลากที่มีsoftmaxฟังก์ชั่นที่ชั้นสุดท้าย ดังนั้นฉันสามารถใช้โครงข่ายประสาทเทียม 2 แบบในการทำนาย "ใช่" / "ไม่" กับทั้งสองหมวดหมู่ แต่ถ้าเรามีหมวดหมู่มากขึ้นมันก็แพงเกินไป ดังนั้นเราจึงมีรูปแบบการเรียนรู้หรือการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อคาดการณ์ 2 หมวดหมู่ขึ้นไปพร้อมกันหรือไม่ "แก้ไข": ด้วย 3 ป้ายกำกับโดยวิธีดั้งเดิมมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,0,0] แต่ในกรณีของฉันมันจะถูกเข้ารหัสโดย [1,1,0] หรือ [1,1,1] ตัวอย่าง: หากเรามี 3 ป้ายกำกับและประโยคอาจเหมาะกับป้ายกำกับเหล่านี้ทั้งหมด ดังนั้นถ้าผลลัพธ์จากฟังก์ชัน softmax คือ [0.45, 0.35, 0.2] เราควรแบ่งมันออกเป็น 3 label หรือ 2 label หรืออาจเป็นหนึ่ง? ปัญหาหลักเมื่อเราทำคือ: …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

ฉันยังใหม่กับการใช้ GMM ฉันไม่สามารถค้นหาความช่วยเหลือที่เหมาะสมออนไลน์ได้ ใครช่วยกรุณาให้ทรัพยากรที่ถูกต้องกับ "วิธีการตัดสินใจว่าการใช้ GMM เหมาะกับปัญหาของฉันหรือไม่" หรือในกรณีที่มีปัญหาการจัดหมวดหมู่ "จะตัดสินใจได้อย่างไรว่าฉันต้องใช้การจำแนกประเภท SVM หรือการจำแนกประเภท GMM"

9 classification  svm  gaussian-mixture  generalized-moments