metode estimasi parameter model statistik dengan memilih nilai parameter yang mengoptimalkan probabilitas mengamati sampel yang diberikan.
Adakah yang bisa menjelaskan kepada saya secara rinci tentang estimasi kemungkinan maksimum (MLE) dalam istilah awam? Saya ingin tahu konsep yang mendasari sebelum masuk ke derivasi atau persamaan
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...
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...
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...
Saya melihat istilah-istilah ini digunakan dan saya terus mencampuradukkannya. Apakah ada penjelasan sederhana tentang perbedaan di antara
Ada beberapa utas di situs ini untuk rekomendasi buku tentang statistik pengantar dan pembelajaran mesin, tetapi saya mencari teks tentang statistik lanjutan termasuk, dalam urutan prioritas: kemungkinan maksimum, model linear umum, analisis komponen utama, model non-linear . Saya sudah mencoba...
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...
Tolong jelaskan kepada saya perbedaan dalam estimasi Bayesian dan estimasi 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...
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...
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:...
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...
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...
Apa perbedaan utama antara estimasi kemungkinan maksimum (MLE) vs estimasi kuadrat terkecil (LSE)? Mengapa kita tidak bisa menggunakan MLE untuk memprediksi nilai dalam regresi linier dan sebaliknya?yyy Setiap bantuan tentang topik ini akan sangat
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...
Saya membaca halaman ini: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html dan dikatakan bahwa lapisan keluaran sigmoid dengan cross-entropy cukup mirip dengan lapisan keluaran softmax dengan kemungkinan log. apa yang terjadi jika saya menggunakan sigmoid dengan log-likelihood atau softmax...
Saya akan menjelaskan masalah saya dengan sebuah contoh. Misalkan Anda ingin memprediksi penghasilan seseorang yang diberikan beberapa atribut: {Usia, Jenis Kelamin, Negara, Wilayah, Kota}. Anda memiliki dataset pelatihan seperti itu train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3),...
Misalkan kita memiliki variabel acak X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta) . Jika θ0θ0\theta_0 adalah parameter sebenarnya, fungsi kemungkinan harus dimaksimalkan dan turunannya sama dengan nol. Ini adalah prinsip dasar di balik estimator kemungkinan maksimum. Seperti yang saya pahami, informasi...
Saya telah mendengar tentang kemungkinan empiris Owen, tetapi sampai saat ini tidak menghiraukannya sampai saya menemukannya di kertas yang menarik ( Mengersen et al. 2012 ). Dalam upaya saya untuk memahaminya, saya telah mengumpulkan bahwa kemungkinan data yang diamati diwakili sebagai...
Pertimbangkan sampel independen diperoleh dari variabel acak yang diasumsikan mengikuti distribusi terpotong (mis. Distribusi terpotong ) dari nilai minimum dan maksimum yang diketahui (hingga) dan tetapi dari parameter yang tidak diketahui dan . Jika mengikuti distribusi non-terpotong, estimator...