Saya telah membaca tentang MLE sebagai metode untuk menghasilkan distribusi yang sesuai. Saya menemukan sebuah pernyataan yang mengatakan bahwa perkiraan kemungkinan maksimum "memiliki perkiraan distribusi normal." Apakah ini berarti bahwa jika saya menerapkan MLE berulang kali pada data saya dan...
Ini adalah masalah latihan untuk ujian tengah semester. Masalahnya adalah contoh algoritma EM. Saya mengalami masalah dengan bagian (f). Saya membuat daftar bagian (a) - (e) untuk penyelesaian dan jika saya melakukan kesalahan sebelumnya. Misalkan X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n menjadi variabel acak...
Secara default ketika kami menggunakan glmfungsi dalam R, ia menggunakan metode iteratively reweighted least square (IWLS) untuk menemukan estimasi kemungkinan maksimum parameter. Sekarang saya punya dua pertanyaan. Apakah estimasi IWLS menjamin maksimum global dari fungsi kemungkinan?...
Seumur hidup 3 komponen elektronik adalah dan . Variabel acak telah dimodelkan sebagai sampel acak berukuran 3 dari distribusi eksponensial dengan parameter . Fungsi likelihood adalah, untukX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 x = ( 2...
Dalam Analisis Kelangsungan Hidup, Anda menganggap waktu kelangsungan hidup rv untuk didistribusikan secara eksponensial. Mempertimbangkan sekarang bahwa saya memiliki x 1 , … , x n "hasil" dari iid rv's X i . Hanya sebagian dari hasil ini yang sebenarnya "sepenuhnya terwujud", yaitu pengamatan...
Dalam filogenetik, pohon filogenetik sering dibangun menggunakan analisis MLE atau Bayesian. Seringkali, flat sebelumnya digunakan dalam estimasi Bayesian. Seperti yang saya pahami, perkiraan Bayesian adalah estimasi kemungkinan yang menggabungkan prior. Pertanyaan saya adalah, jika Anda...
Saya memiliki model campuran yang saya ingin menemukan penduga kemungkinan maksimum dari diberikan satu set data dan satu set data yang diamati sebagian . Saya telah mengimplementasikan langkah-E (menghitung ekspektasi dari diberikan dan parameter saat ini ), dan langkah-M, untuk meminimalkan...
Saya berjuang dengan menerapkan penduga kemungkinan maksimum untuk proses Hawkes multivarian (HP). Secara khusus, sementara ekspresi analitik untuk fungsi log-likelihood dari HP univariat dapat ditemukan dengan mudah secara online (mis. Ozaki, 1979), tampaknya ada versi yang berbeda (tidak...
Saya membaca dalam buku pembelajaran mesin bahwa parameter regresi linier dapat diperkirakan (antara metode lain) dengan gradient descent, sedangkan parameter regresi logistik biasanya diestimasi dengan estimasi kemungkinan maksimum. Apakah mungkin untuk menjelaskan kepada seorang pemula (saya)...
Pertanyaannya didasarkan pada makalah berjudul: Rekonstruksi gambar dalam tomografi optik difus menggunakan model transport-difusi radiatif digabungkan Tautan unduhan Penulis menerapkan EM algoritma dengan sparsity regularisasi vektor yang tidak diketahui untuk memperkirakan pixel dari suatu...
Misalkan kita mengganti fungsi kerugian dari regresi logistik (yang biasanya log-kemungkinan) dengan MSE. Artinya, masih memiliki rasio odds log menjadi fungsi linier dari parameter, tetapi meminimalkan jumlah perbedaan kuadrat antara estimasi probabilitas dan hasil (dikodekan sebagai...
Casella dan Berger menyatakan properti invarian penaksir ML sebagai berikut: Namun, bagi saya tampaknya mereka mendefinisikan "kemungkinan" dari dalam cara yang sepenuhnya ad hoc dan tidak masuk akal:ηη\eta Jika saya menerapkan aturan dasar teori probabilitas pada kasus sederhana apakah...
Saya sedang belajar tentang Regresi Logistik. Tapi saya terjebak dalam menghitung intersep ( ) dan koefisien ( ). Saya sudah mencarinya melalui internet, tetapi hanya mendapatkan tutorial menggunakan Microsoft Excel atau fungsi bawaan di R. Saya mendengarnya bisa diselesaikan dengan Kemungkinan...
Hastie dan Tibshirani menyebutkan dalam bagian 4.3.2 dari buku mereka bahwa dalam pengaturan regresi linier, pendekatan kuadrat terkecil sebenarnya merupakan kasus khusus dari kemungkinan maksimum. Bagaimana kita dapat membuktikan hasil ini? PS: Tidak ada detail
Apakah ada nama standar untuk model pilihan multinomial di mana pengamatannya dalam bentuk pertanyaan biner seperti "apakah Anda lebih suka A ke B" dan "apakah Anda lebih suka B ke D"? Ini seperti kejadian biasa, dan kemungkinannya cukup mudah untuk ditulis dengan tangan, tapi saya kesulitan...
Saya memiliki dua kelompok yang terdiri dari 10 peserta yang dinilai tiga kali selama percobaan. Untuk menguji perbedaan antara kelompok dan di tiga penilaian, saya menjalankan ANOVA desain campuran 2x3 dengan group(kontrol, eksperimental), time(pertama, kedua, tiga), dan group x time. Keduanya...
Sampel rata-rata adalah penduga kemungkinan maksimum μμ\mu untuk distribusi normal Normal ( μ , σ)Normal(μ,σ)\text{Normal}(\mu,\sigma). Median sampel adalah penaksir kemungkinan maksimum sebesarmmmuntuk distribusi Laplace Laplace ( m , s )Laplace(m,s)\text{Laplace}(m,s) (Juga disebut distribusi...
Pertama mari kita mensimulasikan beberapa data untuk regresi logistik dengan bagian-bagian tetap dan acak: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta +...
Pertama-tama saya ingin menjelaskan bahwa saya bukan ahli dalam bidang ini. Misalkan memiliki dua variabel acak XXX dan YYY yang binomial, masing-masing X∼B(n1,p)X∼B(n1,p)X\sim B(n_1,p) dan Y∼B(n2,p),Y∼B(n2,p),Y\sim B(n_2,p), perhatikan di sini itu pppadalah sama. saya tahu...
Christopher Bishop mendefinisikan nilai yang diharapkan dari fungsi kemungkinan log data lengkap (yaitu dengan asumsi bahwa kita diberikan data yang dapat diamati X serta data laten Z) sebagai