Путаница в точечных оценках параметров - DataScientist
Винтажный Клуб для гитаристов
1 голос
/

Я только начинаю курс самообучения для начинающих по статистике (специализировался в прикладной математике, но не имел опыта работы со статистикой). Вот один наивный вопрос, с которым я столкнулся, пытаясь понять точечную оценку.

Путаница для точечных оценок определенной модели возникает, когда получают разные оценки параметров для разных размеров выборки. Предположим пример: если нужно найти заболеваемость раком легкого у мышей и вы хотите разработать модель для него, и в одном эксперименте исследователи должны были взять 100 мышей в качестве размера выборки, у 10 из которых был раки, предполагая биномиальное распределение, оценочный параметр может быть $p = 10/100 = 0.1$, что, если была взята другая выборка, скажем, размер выборки составляет теперь 80, у 20 мышей есть рак, и наша новая оценка - $p = 20/80 = 0.25$ - что довольноотличается от наших предыдущих оценок. В этом случае мы можем получить много разных оценок для истинного параметра нашей модели, какой из них мы должны выбрать? Или я задаю вопрос, на который будет дан ответ в моих последующих главах (из материалов для самостоятельного изучения)?

Добро пожаловать на сайт DataScientist, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...