Pertanyaan yang diberi tag profile-likelihood

46
Interpretasi dari prediktor dan / atau respons yang diubah log

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...

regression data-transformation interpretation regression-coefficients logarithm r dataset stata hypothesis-testing contingency-tables hypothesis-testing statistical-significance standard-deviation unbiased-estimator t-distribution r functional-data-analysis maximum-likelihood bootstrap regression change-point regression sas hypothesis-testing bayesian randomness predictive-models nonparametric terminology parametric correlation effect-size loess mean pdf quantile-function bioinformatics regression terminology r-squared pdf maximum multivariate-analysis references data-visualization r pca r mixed-model lme4-nlme distributions probability bayesian prior anova chi-squared binomial generalized-linear-model anova repeated-measures t-test post-hoc clustering variance probability hypothesis-testing references binomial profile-likelihood self-study excel data-transformation skewness distributions statistical-significance econometrics spatial r regression anova spss linear-model
34
Mengapa ada perbedaan antara menghitung interval kepercayaan 95% regresi logistik secara manual, dan menggunakan fungsi confint () di R?

Dear everyone - Saya telah memperhatikan sesuatu yang aneh yang tidak dapat saya jelaskan, bukan? Singkatnya: pendekatan manual untuk menghitung interval kepercayaan dalam model regresi logistik, dan fungsi R confint()memberikan hasil yang berbeda. Saya telah melalui regresi logistik Terapan...

r regression logistic confidence-interval profile-likelihood correlation mcmc error mixture measurement data-augmentation r logistic goodness-of-fit r time-series exponential descriptive-statistics average expected-value data-visualization anova teaching hypothesis-testing multivariate-analysis r r mixed-model clustering categorical-data unsupervised-learning r logistic anova binomial estimation variance expected-value r r anova mixed-model multiple-comparisons repeated-measures project-management r poisson-distribution control-chart project-management regression residuals r distributions data-visualization r unbiased-estimator kurtosis expected-value regression spss meta-analysis r censoring regression classification data-mining mixture
10
Bagaimana cara saya memasukkan pencilan inovatif pada pengamatan 48 dalam model ARIMA saya?

Saya sedang mengerjakan kumpulan data. Setelah menggunakan beberapa teknik identifikasi model, saya keluar dengan model ARIMA (0,2,1). Saya menggunakan detectIOfungsi dalam paket TSAdalam R untuk mendeteksi outlier inovatif (IO) pada pengamatan ke-48 set data asli saya. Bagaimana cara memasukkan...

r time-series arima outliers hypergeometric fishers-exact r time-series intraclass-correlation r logistic glmm clogit mixed-model spss repeated-measures ancova machine-learning python scikit-learn distributions data-transformation stochastic-processes web standard-deviation r machine-learning spatial similarities spatio-temporal binomial sparse poisson-process r regression nonparametric r regression logistic simulation power-analysis r svm random-forest anova repeated-measures manova regression statistical-significance cross-validation group-differences model-comparison r spatial model-evaluation parallel-computing generalized-least-squares r stata fitting mixture hypothesis-testing categorical-data hypothesis-testing anova statistical-significance repeated-measures likert wilcoxon-mann-whitney boxplot statistical-significance confidence-interval forecasting prediction-interval regression categorical-data stata least-squares experiment-design skewness reliability cronbachs-alpha r regression splines maximum-likelihood modeling likelihood-ratio profile-likelihood nested-models
9
Bagaimana saya bisa memperkirakan interval kepercayaan 95% menggunakan profil untuk parameter yang diestimasi dengan memaksimalkan fungsi log-likelihood menggunakan optim di R?

Bagaimana saya bisa memperkirakan interval kepercayaan 95% menggunakan profil untuk parameter yang diestimasi dengan memaksimalkan fungsi log-likelihood menggunakan optim di R? Saya tahu saya dapat secara asimtotik memperkirakan matriks kovarians dengan membalik goni , tetapi saya khawatir bahwa...

r confidence-interval maximum-likelihood optimization profile-likelihood