Vita:Becsléselmélet

message: Látom, a statisztikai szócikkíró versenyre készül ez a cikk, ezért nem szeretnék egyenesen beleírni. Lenne egy észrevételem:
* A konzisztencia intuitív értelmezését nem értem. Milyen több minta? Milyen ellentmondásmentesség? A konzisztencia pusztán annyi, hogy a becslőfüggvény eloszlása a végtelenben a sokasági paraméter felett degenerált eloszlásra omlik össze. Pontatlanság, hogy a 0 bias, 0 var az az L_2 konvergencia, de a konzisztencia szokásos definíciója valószínűségben (p-) konvergencia. L_2 implikálja p-t, de fordítva nem igaz. (Ezt helyből átjavítottam volna, csak a verseny miatt nem.)
Döntéselméleti megalapozásról, vagy bármiről, ami bayesi, lesz szó? üdv és sok sikert --Neruo vita 2013. május 5., 16:21 (CEST)
replies: text: Minden észrevételt, javaslatot szívesen veszek. Szép nagy téma, ami sosem lesz teljes, ha van még tipped (lehetőleg forrással) akkor szívesen veszem. Most kb. 50-60%-os a készültségi foka, igyekszem szigorúan források alapján, és nem saját kútfőből dolgozni. Mivel egy matematikai gyűjtőcikk, ami ráadásul magasabb matematikával megoldott számításokat tartalmaz, nehéz feladat mindeközben közérthetőnek és következetesnek maradni, de erre törekszem. --Rodrigó  ⇔ 2013. május 21., 12:19 (CEST)
replies: text: : Hát tapasztalataim szerint a magyar források, könyvek általában nem kielégítőek. A sztenderd az a Lehmann--Casella Theory of Point Estimation könyv, ezt általában kimerítőnek szokták tartani. (Jómagam még nem ugrottam neki, de annyiban nem is szükséges, hogy a legtöbb magas szintű statisztika könyv és/vagy kurzus ebből és a Lehmann--Romano TSH könyvből táplálkozik.) A társterületek közt a játékelméletnek nem tudom, mennyi a létjogosultsága, hacsak nem a várható hasznosság elmélete matematikai alapvetésével hozzuk összefüggésbe, vagy azt a tényt nézzük, hogy a játékelmélet "szereplői" Bayesi döntéshozók. A döntéselmélet (mint statisztikai döntéselmélet) nem annyira társelmélet, mint inkább egy becsléselméletet és hipotézisvizsgálatot összefogó koherens gondolkodási rendszer. Elvileg minden statisztikai elemzésnek ezen a szinten kéne kezdődnie. A Bayesi (és frekventista) döntéselmélettel kapcsolatban talán megkerülhetetlen Berger Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis könyve. Becslési módszerek közt még van egy vagonnyi kellően általános (mondjuk elsődleges példaként az M-becslés). Jelen pillanatban a szócikk nem tartalmazza magának a becslési problémának a megfogalmazását (ez kérdés, mennyire absztraktan (ti. egy parametrizált eloszláscsalád paraméterének meghatározása) érdemes, vagy inkább konkrét példákon keresztül), a becslőfüggvény definiálását, a becslőfüggvény eloszlásának kérdését, stb. (de mint mondtad, jelenleg még a felénél jársz). Szerintem mértékelméleti dolgokkal (pl. a becslőfüggvény az adatok mérhető függvénye) nem érdemes foglalkozni. Azt nagyon fontos kiemelni, hogy a becslőfüggvény, mint olyan, valószínűségi változó (ezért is van eloszlássa), de a becslés (mint a becslőfüggvény realizációja) már nem az. Brainstorming jelleggel ez jut eszembe a cikk jelenlegi állapota alapján. :) Neruo vita 2013. május 21., 21:43 (CEST)

text: : Esetleg, ha valami modern forrás érdekelne, akkor érdemes rákeresni erre a könyvre google-ben. --Neruo vita 2013. május 21., 21:54 (CEST)
thread_title:  észrevétel