Bagaimana cara estimasi parameter / Pelatihan regresi logistik bekerja? Saya akan mencoba untuk menempatkan apa yang saya dapatkan sejauh ini. Outputnya adalah y dari fungsi logistik yang berbentuk probabilitas tergantung pada nilai x: P( y= 1 | x ) = 11 + e- ωTx≡ σ( ωTx
Saya mengerti bahwa diberikan satu set pengamatan independen yang Maximum Likelihood Estimator (atau, sama, MAP dengan datar / seragam sebelumnya) yang mengidentifikasi parameter yang menghasilkan distribusi Model p_ {Model} \ kiri (\, \ cdot \,; \ mathbf {θ} \ kanan) yang paling cocok dengan...
Jika seseorang berkata "Metode itu menggunakan MLE estimasi titik untuk parameter yang memaksimalkan , oleh karena itu sering, dan lebih lanjut itu bukan Bayesian."P (x | θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) apakah kamu setuju? Pembaruan di latar belakang : Saya baru-baru ini membaca sebuah makalah...
Kita dapat menulis teorema Bayes sebagai p ( θ | x ) = f( X| θ)p(θ)∫θf( X| θ)p(θ)dθhal(θ|x)=f(X|θ)hal(θ)∫θf(X|θ)hal(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} di mana p ( θ | x )hal(θ|x)p(\theta|x) adalah posterior, f( X| θ)f(X|θ)f(X|\theta) adalah...
Sementara saya mempelajari Estimasi Kemungkinan Maksimum, untuk melakukan inferensi pada Estimasi Kemungkinan Maksimum, kita perlu mengetahui variansnya. Untuk mengetahui perbedaannya, saya perlu mengetahui Cramer's Rao Lower Bound, yang terlihat seperti Hessian Matrix dengan Second Deriviation...
Dalam memodelkan data jumlah klaim di lingkungan asuransi, saya mulai dengan Poisson tetapi kemudian melihat penyebaran berlebihan. Quasi-Poisson lebih baik memodelkan hubungan mean-variance yang lebih besar daripada Poisson dasar, tetapi saya perhatikan bahwa koefisien identik dalam model Poisson...
Saya datang dari pertanyaan ini kalau-kalau ada yang ingin mengikuti jejak. Pada dasarnya saya memiliki kumpulan data ΩΩ\Omega terdiri dari objek NNN mana setiap objek memiliki sejumlah nilai terukur yang melekat padanya (dua dalam kasus ini): Ω = o1[ x1, y1] , o2[ x2, y2] , . . . , oN[ xN,...
Apakah mungkin untuk menerapkan prosedur MLE biasa pada distribusi segitiga? - Saya mencoba tetapi saya tampaknya diblokir pada satu langkah atau yang lain dalam matematika dengan cara distribusi didefinisikan. Saya mencoba menggunakan fakta bahwa saya tahu jumlah sampel di atas dan di bawah c...
Latar Belakang: Saya mencoba mengikuti review Princeton tentang estimasi MLE untuk GLM . Saya memahami dasar-dasar estimasi MLE: likelihood, score, diamati dan diharapkan Fisher informationdan Fisher scoringteknik. Dan saya tahu bagaimana membenarkan regresi linier sederhana dengan estimasi MLE...
Dalam teorema Bayesian, , dan dari buku yang saya baca, disebut sebagai kemungkinan , tapi saya menganggap itu hanya probabilitas bersyarat dari diberikan , kan? p(x|y)p ( y| x)= p ( x | y) p ( y)p ( x )p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p ( x | y)p(x|y)p(x|y)yxxxyyy The maksimum...
Saya memiliki beberapa pertanyaan konseptual sederhana yang ingin saya klarifikasi mengenai MLE (Estimasi Kemungkinan Maksimum), dan tautan apa yang dimilikinya, jika ada, ke EM (Ekspektasi Maksimalisasi). Seperti yang saya pahami, jika seseorang berkata "Kami menggunakan MLE", apakah itu secara...
Saya menggunakan Bayes untuk memecahkan masalah pengelompokan. Setelah melakukan beberapa perhitungan saya berakhir dengan kebutuhan untuk mendapatkan rasio dua probabilitas: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) untuk dapat memperoleh . Probabilitas ini diperoleh dengan mengintegrasikan dua KDE...
Saya ingin memahami uji pasti fisher dengan lebih baik, jadi saya menyusun contoh mainan berikut ini, di mana f dan m berhubungan dengan pria dan wanita, dan n dan y berhubungan dengan "konsumsi soda" seperti ini: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Jelas, ini adalah penyederhanaan yang...
Saya mencoba menghitung log-kemungkinan untuk regresi kuadrat terkecil nonlinear umum untuk fungsi dioptimalkan olehfungsi dalam paket R, menggunakan matriks varians kovarians yang dihasilkan oleh jarak pada pohon filogenetik dengan asumsi gerakan Brown (daripaket). Kode R yang dapat direproduksi...
Saya memiliki dataset yang sangat besar dan sekitar 5% nilai acak hilang. Variabel-variabel ini berkorelasi satu sama lain. Contoh berikut dataset R hanyalah contoh mainan dengan data berkorelasi dummy. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE),...
Adakah yang bisa menjelaskan kondisi keteraturan untuk distribusi uji Likelihood Ratio asimptotik? Di mana-mana saya melihat, tertulis 'Di bawah kondisi keteraturan' atau 'di bawah keteraturan probabilistik'. Apa saja kondisinya? Bahwa derivatif log-likelihood pertama dan kedua ada dan Matriks...
Biarkan menjadi distribusi gabungan dari dua variabel kategori , dengan . Katakanlah sampel diambil dari distribusi ini, tetapi kami hanya diberi jumlah marginal, yaitu untuk : X , Y x , y ∈ { 1 , ... , K } n j = 1 , ... ,
Saya membaca PRML dan saya tidak mengerti gambarnya. Bisakah Anda memberikan beberapa petunjuk untuk memahami gambar dan mengapa MLE varians dalam distribusi Gaussian bias? rumus 1.55: rumus 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N...
Saya mencoba merencanakan rencana studi untuk belajar MLE. Untuk melakukan ini, saya mencoba mencari tahu apa tingkat minimum kalkulus yang diperlukan untuk memahami MLE. Apakah cukup untuk memahami dasar-dasar kalkulus (yaitu menemukan fungsi minimum dan maksimum) untuk memahami...
Pertanyaannya adalah sebagai berikut: Sampel acak dari nilai n dikumpulkan dari distribusi binomial negatif dengan parameter k = 3. Temukan estimator kemungkinan maksimum dari parameter π. Temukan rumus asimptotik untuk kesalahan standar estimator ini. Jelaskan mengapa distribusi binomial...