3 GMMの使用をいつ検討する必要がありますか？ 計量経済学をユニークにするものの1つは、一般化されたモーメント法の使用です。 GMMを他の推定手法よりも適切にするのは、どのような種類の問題ですか？GMMを使用すると、効率、バイアスの低減、またはより具体的なパラメーター推定の面で何が得られますか 逆に、GMM over MLEなどを使用すると何が失われますか？ 15 econometrics generalized-moments
1 一般化モーメント法（GMM）を使用してロジスティック回帰パラメーターを計算する ロジスティック回帰に非常に類似した回帰の係数を計算したい（実際には別の係数を使用したロジスティック回帰： とき与えられたことができます）。GMMを使用して係数を計算することを考えましたが、使用すべきモーメント条件は何かわかりません。A1 + e− （b0+ b1バツ1+ b2バツ2+ … ）、A1+e−（b0+b1バツ1+b2バツ2+…）、 \frac{A}{1 + e^{- (b_0 + b_1 x_1 + b_2 x_2 + \ldots)}},AAA 誰でもそれを手伝ってくれますか？ ありがとう！ 13 logistic generalized-moments
1 モーメント法とGMMの違い/関係は何ですか？ モーメント法とGMM（一般的なモーメント法）の違い、それらの関係、およびどちらを使用すべきかを誰かに説明してもらえますか？ 13 estimation method-of-moments generalized-moments
2 一般化されたモーメントの方法を非統計学者に説明する モーメントの一般化された方法を説明するにはどうすればよいですか？ これまでのところ、これは私たちが収集したサンプルに基づいて平均や変動などの条件を推定するために使用するものです。 分散を最小化してパラメーターベクトルを推定する部分をどのように説明しますか？ 11 generalized-moments method-of-moments
1 相互に排他的でないカテゴリを分類できる深層学習モデル 例：仕事の説明に「英国のJavaシニアエンジニア」という文があります。 私は2つのカテゴリとして、それを予測することは、深い学習モデルを使用したい：English とIT jobs。従来の分類モデルを使用する場合softmax、最後のレイヤーで機能を持つ1つのラベルのみを予測できます。したがって、2つのモデルのニューラルネットワークを使用して、両方のカテゴリで「はい」/「いいえ」を予測できますが、さらに多くのカテゴリがあると、コストがかかりすぎます。では、2つ以上のカテゴリを同時に予測するためのディープラーニングまたは機械学習モデルはありますか？ 「編集」：従来のアプローチによる3つのラベルでは、[1,0,0]によってエンコードされますが、私の場合、[1,1,0]または[1,1,1]によってエンコードされます 例：3つのラベルがあり、文がこれらすべてのラベルに収まる場合。したがって、softmax関数からの出力が[0.45、0.35、0.2]である場合、3つのラベルまたは2つのラベルに分類する必要がありますか、それとも1つにすることができますか？それを行うときの主な問題は、1、2、または3つのラベルに分類するための適切なしきい値は何ですか？ 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
2 混合ガウスモデルを使用する場合 GMMを初めて使用する。オンラインで適切なヘルプを見つけることができませんでした。「GMMの使用が私の問題に適しているかどうかを判断する方法」に関する正しいリソースを誰かに教えてもらえますか？または分類の問題の場合「SVM分類またはGMM分類を使用する必要があるかどうかを判断する方法」 9 classification svm gaussian-mixture generalized-moments
1 弱い証券を検討するときに標準誤差が下向きにバイアスされるのはなぜですか （一般的な）計装変数-推定量または一般化されたモーメント法（gmm）推定量を使用しているときに、標準誤差が（大幅に）下方バイアスされる理由を知りたいと思いました。 8 estimation instrumental-variables generalized-moments