Pertanyaan yang diberi tag «maximum-likelihood»

metode estimasi parameter model statistik dengan memilih nilai parameter yang mengoptimalkan probabilitas mengamati sampel yang diberikan.


3
Apa itu "kemungkinan maksimum terbatas" dan kapan itu harus digunakan?
Saya telah membaca dalam abstrak makalah ini bahwa: "Prosedur kemungkinan maksimum (ML) dari Hartley aud Rao dimodifikasi dengan mengadaptasi transformasi dari Patterson dan Thompson yang membagi kemungkinan membuat normalitas menjadi dua bagian, satu bebas dari efek tetap. Memaksimalkan bagian ini menghasilkan apa yang disebut kemungkinan maksimum terbatas (REML) estimator. " …

8
Hasilkan variabel acak dengan korelasi yang ditentukan dengan variabel yang ada
Untuk studi simulasi saya harus membuat variabel acak yang menunjukkan korelasi (populasi) prefined ke variabel .YYY Saya melihat ke dalam Rpaket copuladan CDVineyang dapat menghasilkan distribusi multivarian acak dengan struktur ketergantungan yang diberikan. Namun, tidak mungkin untuk memperbaiki salah satu variabel yang dihasilkan ke variabel yang ada. Setiap ide dan …

7
Contoh di mana metode momen dapat mengalahkan kemungkinan maksimum dalam sampel kecil?
Penaksir kemungkinan maksimum (MLE) efisien secara asimptotik; kami melihat hasil praktis dalam hal mereka sering melakukan lebih baik daripada estimasi metode saat (MoM) (ketika mereka berbeda), bahkan pada ukuran sampel kecil Di sini 'lebih baik daripada' berarti dalam arti biasanya memiliki varians yang lebih kecil ketika keduanya tidak bias, dan …



2
Pertanyaan dasar tentang Matriks Informasi Fisher dan hubungannya dengan Hessian dan kesalahan standar
Ok, ini pertanyaan yang cukup mendasar, tapi saya agak bingung. Dalam tesis saya, saya menulis: Kesalahan standar dapat ditemukan dengan menghitung kebalikan dari akar kuadrat dari elemen diagonal dari (Informasi) matriks Informasi Fisher: Sejak perintah optimasi di meminimalkan R-logLyang (diamati) Informasi Fisher matriks dapat ditemukan dengan menghitung kebalikan dari Hessian: …


4
Mengapa kita meminimalkan kemungkinan negatif jika itu setara dengan memaksimalkan kemungkinan?
Pertanyaan ini sudah lama membuat saya bingung. Saya mengerti penggunaan 'log' dalam memaksimalkan kemungkinan jadi saya tidak bertanya tentang 'log'. Pertanyaan saya adalah, karena memaksimalkan kemungkinan log sama dengan meminimalkan "negative log likelihood" (NLL), mengapa kami menciptakan NLL ini? Mengapa kita tidak menggunakan "kemungkinan positif" sepanjang waktu? Dalam keadaan apa …

2
Apa kata invers dari matriks kovarian tentang data? (Secara intuitif)
Saya ingin tahu tentang sifat . Adakah yang bisa mengatakan sesuatu yang intuitif tentang "Apa yang dikatakan tentang data?"Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Sunting: Terima kasih atas balasannya Setelah mengikuti beberapa kursus hebat, saya ingin menambahkan beberapa poin: Ini adalah ukuran informasi, yaitu, adalah jumlah info di sepanjang arah .xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx Dualitas: Karena adalah pasti …

2
Intuisi di balik mengapa paradoks Stein hanya berlaku dalam dimensi
Contoh Stein menunjukkan bahwa estimasi kemungkinan maksimum nnn variabel terdistribusi normal dengan rata-rata μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n dan varians 111 tidak dapat diterima (di bawah fungsi kuadrat kerugian) iff n≥3n≥3n\ge 3 . Untuk bukti yang rapi, lihat bab pertama Inferensi Skala Besar: Metode Empiris Bayes untuk Estimasi, Pengujian, dan Prediksi oleh Bradley Effron. …

3
Interpretasi dari prediktor dan / atau respons yang diubah log
Saya bertanya-tanya apakah itu membuat perbedaan dalam interpretasi apakah hanya dependen, baik dependen dan independen, atau hanya variabel independen yang ditransformasikan log. Pertimbangkan kasus log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Saya bisa menafsirkan IV sebagai peningkatan persen tetapi bagaimana ini berubah ketika saya punya log(DV) = Intercept + B1*log(IV) …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

8
Apakah semua model tidak berguna? Apakah model yang tepat mungkin - atau berguna?
Pertanyaan ini telah membekas di benak saya selama lebih dari sebulan. Amstat News edisi Februari 2015 memuat artikel oleh Profesor Berkeley Mark van der Laan yang memarahi orang-orang karena menggunakan model yang tidak tepat. Dia menyatakan bahwa dengan menggunakan model, statistik lebih merupakan seni daripada sains. Menurutnya, kita selalu dapat …


1
Mengapa glmer tidak mencapai kemungkinan maksimum (seperti yang diverifikasi dengan menerapkan optimasi generik lebih lanjut)?
Secara numerik menurunkan MLE pada GLMM adalah sulit dan, dalam praktiknya, saya tahu, kita tidak boleh menggunakan optimasi brute force (misalnya, menggunakan optimdengan cara sederhana). Tetapi untuk tujuan pendidikan saya sendiri, saya ingin mencobanya untuk memastikan saya memahami model dengan benar (lihat kode di bawah). Saya menemukan bahwa saya selalu …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.