Saya baru-baru ini meninjau beberapa makalah lama oleh Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox dan, ya, sedikit Ronald Fisher tentang konsep "inferensi kondisional" dalam paradigma frequentist, yang tampaknya berarti bahwa kesimpulan didasarkan hanya dengan mempertimbangkan "subset yang relevan"...
Saat melakukan regresi jika kita menggunakan definisi dari: Apa perbedaan antara kemungkinan parsial, kemungkinan profil dan kemungkinan marginal? itu, Kemungkinan Maksimum Temukan β dan θ yang memaksimalkan L (β, θ | data). Sementara, Marginal Likelihood Kami mengintegrasikan θ dari persamaan...
Apakah ada aturan praktis atau bahkan cara apa pun untuk mengetahui seberapa besar sampel dalam rangka memperkirakan model dengan sejumlah parameter tertentu? Jadi, misalnya, jika saya ingin memperkirakan regresi kuadrat-terkecil dengan 5 parameter, seberapa besar seharusnya sampel itu? Apakah...
Ada beberapa metode untuk estimasi parameter di luar sana. MLE, UMVUE, MoM, decision-theoretic, dan lain-lain semua sepertinya memiliki kasus yang cukup logis mengapa mereka berguna untuk estimasi parameter. Apakah ada satu metode yang lebih baik daripada yang lain, atau apakah itu hanya masalah...
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...
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...
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...
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 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 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...
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...
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 , ... ,
Pertanyaan aktual saya ada di dua paragraf terakhir, tetapi untuk memotivasi mereka: Jika saya mencoba memperkirakan rata-rata dari variabel acak yang mengikuti distribusi normal dengan varian yang diketahui, saya telah membaca bahwa meletakkan seragam sebelum hasil rata-rata dalam distribusi...
Secara umum kami memaksimalkan suatu fungsi L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ)L(θ;x1,…,xn)=∏i=1nf(xi∣θ) L(\theta; x_1, \ldots, x_n) = \prod_{i=1}^n f(x_i \mid \theta) di mana fff adalah fungsi kerapatan probabilitas jika distribusi yang mendasarinya adalah kontinu, dan fungsi massa probabilitas (dengan...