Inferences Based on the MLE (MSE, Standard Error, Consistency, Confidence Interval)

 

 

MSE and Unbiased Estimator

MLE를 통해 추정량 $\hat{\theta}$를 구할 수 있었다. 우리는 이렇게 구한 추정량이 실제 참 값 $\theta$가 되기를 원한다. 이를 평가하기 위한 measure가 필요하다. (to evaluate MLE, which is good and bad)

 

Mean-squared error (MSE, 평균제곱오차)

$\theta$에 대한 추정량 $\hat{\theta}$의 평균제곱오차 MSE는 다음과 같다.
\[ \text{MSE}(\hat{\theta}) = E[(\hat{\theta} - \theta)^2] \]

Decomposition of MSE
\[ \text{MSE}(\hat{\theta}) = Var(\hat{\theta}) + [\text{Bias}(\hat{\theta})]^2 \]
이 때, $\text{Bias}(\hat{\theta})=E(\hat{\theta}) - \theta$ 이고, $\text{Bias}=0$이면 unbiased estimator of $\theta$라 한다.

How to calculate MSE

$MSE$ 역시 기댓값으로 정의하기 때문에 pdf가 주어졌을 때 $\int (\hat{\theta} - \theta)^2 ?? \ d??$ 의 형태로 계산할 수 있다.

 

pdf of $\theta$ 인 경우

\[ \text{MSE}(\hat{\theta}) = \int (\hat{\theta} - \theta)^2 f(\hat{\theta})\ d\theta \]

 

joint pdf of $(X_1, \dots, X_n)$ 인 경우

\[ \text{MSE}(\hat{\theta}) = \idotsint (\hat{\theta} - \theta)^2 f(x_1, \dots x_n)\, dx_1 \dots dx_n \]

Decomposition of MSE

\begin{align*} \text{MSE}(\hat{\theta}) &= E[(\hat{\theta} - \theta)^2] \\ &= E[(\hat{\theta} - E(\hat{\theta}) + E(\hat{\theta}) - \theta )^2] \\ &= E[(\hat{\theta} - E(\hat{\theta}) )^2] + 2\{E(\hat{\theta}) - \theta \}E[\hat{\theta} - E(\hat{\theta})] + E\bigg[ \left( E(\hat{\theta}) - \theta \right)^2 \bigg] \\ &= \text{Var}(\hat{\theta}) + \text{Bias}^2(\hat{\theta}) \end{align*}

 

Bias-Variance tradeoff

(특히 machine learning 분야에서) simpler model은 low variance를 갖는다.

Bias and Variance

Bias-Variance tradeoff

Standard Error of an Estimator

$\hat{\theta}$의 standard error는 $\hat{\theta}$의 표준편차이다. 즉 $\text{Sd}(\hat{\theta}) = \sqrt{\text{Var}(\hat{\theta})}$가 된다.

그러나 종종 estimated standard error를 "standard error"로 부르기도 한다.

 

Normal distribution - $\mu$ estimator

$\text{MSE}(\overline{X}) = Var(\overline{X}) + \{ E(\overline{X} - \mu) \}^2 = \frac{\sigma^2}{n}$

$SE(\overline{X}) = \frac{\sigma}{\sqrt{n}}$

$\widehat{SE}(\overline{X}) = \frac{s}{\sqrt{n}}$

 

Consistency of Estimators

데이터가 많을 수록 추정량은 참 값에 수렴하기를 희망한다. 이를 일치성(consistency)라 한다.

Consistency of Estimators

$T_1, T_2, \dots$가 sequences of estimators라 하자. 이 때 $n \to \infty$일 때 $T_n \overset{P}{\to} \theta$면 consistent하다고 한다.

$n \to \infty$이고 $\text{MSE}(\hat{\theta}) \to 0$이면 $\hat{\theta}$는 consistent하다. (체비셰프 부등식으로 증명)

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Confidence Intervals

$\gamma$-confidence interval

모든 $\theta \in \Omega$에 다형 $P(\theta \in C(X)) \ge \gamma$이면, 구간 $C(X) = (l(X),\ u(X))$는 $\theta$의 $\gamma$-confidence interval이라 한다.

Likelihood Method
likelihood를 이용하여 신뢰구간(confidence interval)을 구할 수 있다.
\[ C(x) = \{ \theta: L(\theta | x) \ge k \} \]
이때 $k$를 정하는 방법은 여러가지 있는데 
(1) 정확히 $\gamma$로 수렴할 때
(2) width가 최소화 될 때
(3) 구간이 추정량(estimator)에 대하여 대칭이 될 때(preferably)

Likelihood Method

Note: $C(x)$ 자체는 specific한 신뢰구간을 의미하지 않는다. repeated sampling을 했을 때, 해당 구간이 $100 \gamma \%$ 확률로 true value $\theta$를 포함한다는 의미이다.

z-Confidence Intervals

sample $(x_1, \dots, x_n)$이 정규분포 $N(\mu, \sigma_0)$에서 추출된 표본이라 하자. ($\mu$: unknown, $\sigma_0^2$: known) 

$x = x_1, dots, x_n$이라 간략히 표기하면

\begin{align*} C(x) &= \bigg\{\mu: \text{exp}\left[ -\cfrac{n(\overline{x} - \mu)^2}{2\sigma_0^2} \right] \bigg\} \\ &= \bigg\{ \mu: -\cfrac{n(\overline{x} - \mu)^2}{2\sigma_0^2} \ge \ln{k} \bigg\} \\ &= \bigg\{\mu: \overline{x} - k^*\cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} \le \mu \le \overline{x} + k^* \cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} \bigg\} \\ &= \bigg[ \overline{x} - k^*\cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} ,\ \overline{x} + k^* \cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} \bigg] \end{align*}

이때 $k^* \sqrt{-2\ln{k}}$

 

여기서 CLT에 의해 $Z=\cfrac{\overline{X} - \mu}{\sigma_0 \ \sqrt{n}} \sim N(0,1)$임을 이용하여 $k^*$의 값을 구할 것이다.

\begin{align*} \gamma &= P\bigg( \overline{X}-k^*\cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} \le \mu \le \overline{X}+k^*\cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} \bigg) \\ &= P(|Z| \le k^*) \\ &= 1-2\left( 1-\Phi(k^*) \right) \end{align*}

$\Phi(k^*) = \cfrac{1+\gamma}{2}$ 임을 얻을 수 있다.

따라서 likelihood로 구한 CI는 아래와 같다.

\[ \bigg[ \overline{x} - z_{(1+\gamma)/2}\cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}},\  \overline{x} + z_{(1+\gamma)/2}\cfrac{\sigma_0}{\sqrt{n}} \bigg] \]

여기서 $\gamma=0.95$라 하면($95\%$) $\cfrac{1+0.95}{2}=0.975$이므로 $k^*=z_{0.975}=1.96$ 을 대입하면 된다.

t-Confidence Intervals

$\mu, \sigma$ 모두 unknown인 정규분포 $N(\mu, \sigma^2)$에서 추출한 sample $(x_1, \dots, x_n)$에 대한 신뢰구간 CI를 구해보자. $\mu, sigma$ 모두 unknown이므로 $SE(\overline{X})=S/ \sqrt{n}$을 이용한다.

위의 동일한 논리(이 경우, CLT를 이용한 $t$분포 근사)를 이용한다.

$T= \left( \cfrac{\overline{X}-\mu}{\sigma / \sqrt{n}} \right) / \sqrt{\cfrac{(n-1)S^2}{\sigma^2}} =\cfrac{\overline{X}-\mu}{S / \sqrt{n}} \sim t(n-1)$를 적용하여 얻은 신뢰구간은 다음과 같다.

\[ \bigg[ \overline{x} - t_{(1+\gamma)/2}(n-1) \cfrac{s}{\sqrt{n}},\  \overline{x} + t_{(1+\gamma)/2}(n-1) \cfrac{s}{\sqrt{n}} \bigg] \]

 

Confidence Interval of Proprotion

베르누이분포에서 추출한 sample $(x_1, \dots, x_n) \sim Ber(\theta)$에서 $\theta$에 대한 신뢰구간을 구해보자.

\[ C(X) = \{ \theta: \theta^{n\overline{x}} (1-\theta)^{n-n\overline{x}} \ge k \} \Rightarrow \{ ?? \le \theta \le ?? \} \]

근데 $n$이 작으면 이를 계산할 수 있는데 $n$이 크면 계산하기가 매우 곤란하다.

CLT를 이용한 $\cfrac{\sqrt{n}(\overline{X}-\theta)}{\sqrt{\theta(1-\theta)}}$ 대신에 $\cfrac{\sqrt{n}(\overline{X}-\theta)}{\sqrt{\overline{X}(1-\overline{X})}} \overset{D}{\to} N(0, 1)$을 이용하자.

\begin{align*} \gamma &= P \bigg( -z_{(1+\gamma)/2} \le \cfrac{\sqrt{n}(\overline{X} - \theta)}{\sqrt{\overline{X}(1-\overline{X})}} \le z_{(1+\gamma)/2} \bigg) \\ &= P\bigg( \overline{X} - z_{(1+\gamma)/2} \sqrt{\frac{\overline{X}(1-\overline{X})}{n} } \le \theta \le \overline{X} + z_{(1+\gamma)/2} \sqrt{\frac{\overline{X}(1-\overline{X})}{n} } \bigg) \end{align*}

 

정규분포의 경우와는 다르게 이는 approximate $\gamma$-confidence interval이다. 평균과 분산이 $\theta$로 서로 얽혀있기 때문이다. 그러나 $n$이 충분히 크면 accurate하다.