如題 我想請教一個問題 就是計算估計量θ^的MSE問題 這裡的MSE並不是迴歸裡的那個SSE除以自由度的MSE 而是bias(θ^)^2+var(θ^)同時衡量精和準的MSE 以下問題開始 假設產生了3種模擬樣本 第一種n=60(或是120)筆data 第二種n=80(或是240)筆data 第三種n=100(或是360)筆data (簡單說就是產生data方式一樣 就只是改變樣本數n=60,80,100 或是n=120,240,360 依樣本數不同區分成三種) 每一種n各產生100組模擬樣本,例:100組n=60筆data 每組樣本都可以算出一個θ^,因為模擬的原故所以θ已知 所以可以算bias(θ^)的估計值,即"算100組θ^的平均再扣掉θ" 也可以算var(θ^)的估計值,即"算100組θ^的var" 最後把bias(θ^)的估計值取平方加上var(θ^)的估計值 就是MSE(θ^)的估計值了 問題來了.......理論上應該 n=100的MSE(θ^)估計值<n=80的MSE(θ^)估計值<n=60的MSE(θ^)估計值 或是 n=360的MSE(θ^)估計值<n=240的MSE(θ^)估計值<n=120的MSE(θ^)估計值 模擬結果大部分的數據的確也是和上述結果一樣 但少部分數據呈現 n=80的MSE(θ^)估計值<n=100的MSE(θ^)估計值<n=60的MSE(θ^)估計值 或是 n=240的MSE(θ^)估計值<n=360的MSE(θ^)估計值<n=120的MSE(θ^)估計值 想請教各位高手大大這部分該如何解釋呢? ________________________________________________________ 自己目前對於n=60,80,100的case 解釋理由為 1.樣本差距不大 2.MSE是估計出來的所以有隨機性 所以有n=80的MSE(θ^)估計值<n=100的MSE(θ^)估計值<n=60的MSE(θ^)估計值 情形產生 然而對於n=120,240,360的case 解釋理由為 MSE是估計出來的所以有隨機性 所以有n=240的MSE(θ^)估計值<n=360的MSE(θ^)估計值<n=120的MSE(θ^)估計值 情形產生 不知版上高手有無遇過類似這種經驗? 或是有其他更好的解釋及看法? 指教了 謝謝 --

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