Mengapa begitu umum untuk mendapatkan estimasi kemungkinan maksimum dari parameter, tetapi Anda hampir tidak pernah mendengar tentang perkiraan parameter kemungkinan yang diharapkan (yaitu, berdasarkan pada nilai yang diharapkan daripada mode fungsi kemungkinan)? Apakah ini terutama karena alasan historis, atau karena alasan teknis atau teoretis yang lebih substantif?
Apakah akan ada keuntungan dan / atau kerugian yang signifikan untuk menggunakan estimasi kemungkinan yang diharapkan daripada estimasi kemungkinan maksimum?
Apakah ada beberapa daerah di mana perkiraan kemungkinan yang diharapkan secara rutin digunakan?
probability
mathematical-statistics
maximum-likelihood
optimization
expected-value
Jake Westfall
sumber
sumber
Jawaban:
Metode yang diusulkan (setelah menormalkan kemungkinan menjadi kerapatan) setara dengan memperkirakan parameter menggunakan flat sebelum semua parameter dalam model dan menggunakan rata-rata distribusi posterior sebagai estimator Anda. Ada kasus di mana menggunakan flat sebelumnya bisa membuat Anda mendapat masalah karena Anda tidak berakhir dengan distribusi posterior yang tepat jadi saya tidak tahu bagaimana Anda akan memperbaiki situasi itu di sini.
Tetap dalam konteks yang sering, metode ini tidak masuk akal karena kemungkinan tidak membentuk kepadatan probabilitas dalam sebagian besar konteks dan tidak ada yang tersisa secara acak sehingga mengambil harapan tidak masuk akal. Sekarang kita bisa memformalkan ini sebagai operasi yang kita terapkan pada kemungkinan setelah fakta untuk mendapatkan estimasi tetapi saya tidak yakin seperti apa sifat frequentist dari estimator ini (dalam kasus di mana estimasi tersebut sebenarnya ada).
Keuntungan:
Kekurangan:
sumber
Salah satu alasannya adalah bahwa estimasi kemungkinan maksimum lebih mudah: Anda menetapkan turunan dari kemungkinan wrt parameter ke nol dan menyelesaikan parameter. Mengambil ekspektasi berarti mengintegrasikan kemungkinan kali setiap parameter.
Dalam beberapa kasus, parameter kemungkinan maksimum sama dengan parameter kemungkinan yang diharapkan. Sebagai contoh, rata-rata kemungkinan yang diharapkan dari distribusi normal di atas sama dengan kemungkinan maksimum karena sebelumnya pada rata-rata adalah normal, dan mode dan rata-rata dari distribusi normal bertepatan. Tentu saja itu tidak akan berlaku untuk parameter lain (namun Anda menetapkannya).
Saya pikir alasan yang paling penting mungkin mengapa Anda menginginkan ekspektasi parameter? Biasanya, Anda mempelajari suatu model dan hanya nilai parameter yang Anda inginkan. Jika Anda akan mengembalikan nilai tunggal, bukankah kemungkinan maksimum adalah yang terbaik yang dapat Anda kembalikan?
sumber
Pendekatan ini ada dan disebut Pengukur Kontras Minimum. Contoh makalah terkait (dan lihat referensi lain dari dalam) https://arxiv.org/abs/0901.0655
sumber