oh, genervt? Sei doch froh, dass Du noch was gelernt hast!
Haben wir die Höflichkeit mal wieder mit einem ganz kleinen Löffelchen gespeist ?
Und lernen kann ich noch selbstständig, aber trotzdem danke für den Hinweis.
…das man die aktuelle User-ID nicht posten sollte ist doch
bekannt, oder ?
Das habe ich extra gemacht, damit Du was hast, womit Du mich
zurückkritisieren kannst.
Ähm, dass man damit Deine Vika knacken kann und in Deinem Namen (beleidigende) Postings schreiben kann weisst Du also auch… ?
Bleibt zu hoffen, dass Stefan noch bis hierhin mitliest, bevor
er noch glaubt, was Du ihm gestern erzählt hast (schüttel…).
Sowas mag ich: das grosse Ganze kann man nicht bezweifeln, also versucht man
es in den kleinen Dingen… Auch wenn die Auswirkung derartiger Dinge gegen Null konvergiert: wenn nämlich _eine_ Inverse richtig errechnet wurde interessieren andere davon nicht mehr.
Aha, dann dürfte dies wohl das gewesen sein, woran Markus
(etwas zu allgemein *g*) dachte.
Wer weiß… Ich wollte es aber mal anführen, weil diese verallgemeinerten Inversen gar nicht so uninteressant sind. Man braucht sie ganz konkret dann, wenn man verzerrte - d.h. nicht erwartungstreue - Schätzer vergleichen will, die manchmal besser sind als der erwartungstreue Gauss-Markov-Schätzer. Dann muss man MSE-Matrizen vergleichen und entscheiden, welche Matrix kleiner ist, d.h. welche Definitheit die Differenz der MSE-Matrizen besitzt.
Im Prinzip zeigen die entsprechenden Sätze aus der Matrixtheorie (Farebrother: „normale“ Inverse bzw. Baksalary-Kala: verallgemeinerte Inverse), wie man den jeweiligen Bias der Schätzer rausrechnet und somit zum Vergleich der zufälligen Fehler gelangt.
Hoffentlich war das nicht zu speziell… (für dich nicht, oder?
war scharf an der Grenze… überschätz meine Kenntnisse auf dem Gebiet der Statistik nicht – die sind nämlich „durchaus ausbaufähig“ (lächel). Ich weiß gerade noch, dass eine MSE-Matrix eine mean squared error matrix ist, und was sie für eine Rolle spielt. Somit konnte ich Deine Erklärung im Groben verstehen. Ist wirklich interessant, und ich habe mir vorgenommen, mich damit bei Gelegenheit noch mal intensiver zu beschäftigen, um auch noch etwas mehr über die nicht-eindeutigen g-Inversen zu lernen.
Dir ein schönes Zweites-Advents-WE wünschend
Martin
ach ja, obwohl ich nun schon fast ein Jahrzehnt lang Statistik mache, glaube ich, dass immer ein Rest „Ausbaufähigkeit“ bleiben wird
Wenn du Literatur suchst, dann schau mal nach „Matrixtheorie“ bzw. „Mastrixalgebra“, und speziell zur Statistik nach „Lineare Modelle“ --> „Exakte und stochastische lineare Restriktionen“.
