«likelihood-ratio» etiketlenmiş sorular

Belli bir fenomen için / aleyhte nesnel kanıtları temsil etmek için olasılık oranlarının kullanımıyla ilgili olarak evangelistim. Bununla birlikte, geçenlerde Bayes faktörünün Bayesian yöntemleri bağlamında benzer bir işleve hizmet ettiğini öğrendim (yani önceki öznel nesnel olarak nesnel olarak güncellenmiş bir öznel inanç durumu sağlamak için objektif Bayes faktörü ile birleştirildi). …

61 likelihood-ratio  bayes-factors 

Test testi neden ki-kare testine tabi tutuluyor? 2 ( ln LBir L T m O d E l - ln Ln, u l l m O d E l ) ~ Χ2dfBir L t- dfn u l l2(ln⁡ Lalt model−ln⁡ Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm …

34 distributions  chi-squared  likelihood-ratio 

Olasılık, birkaç yolla tanımlanabilir, örneğin: fonksiyon den haritalar için örneğin, .LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} rastgele işlevL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) Olasılığın sadece "gözlenen" olasılık olduğunu düşünebilirizL(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) Uygulamada olabilirlik hakkında bilgi getiriyor sadece çarpımsal sabite kadar, dolayısıyla biz fonksiyonların bir denklik sınıfına ziyade bir fonksiyonu olarak olasılığını düşünebilirizθθ\theta …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

Ünlü 1938 makalesinde (" Karmaşık hipotezlerin test edilme olasılığı oranının büyük örneklem dağılımı ", Matematiksel İstatistik Annals, 9: 60-62), Samuel Wilks, ( oranı) ' nın asimptotik dağılımını türetmiştir. iç içe hipotezler için, daha büyük hipotezin doğru bir şekilde belirtildiği varsayımı altında. Sınırlayıcı dağılımı (ki-kare) ile serbestlik derecesini daha hipotez ve …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

Okudum Neyman-Pearson Lemmasını kitaptan İstatistik Teorisine Giriş Mood, Graybill ve Boes tarafından. Ama ben lemi anlamadım. Birisi bana lemi bana basit kelimelerle açıklayabilir mi? Ne ifade ediyor? Neyman- Pearson lemması: Let X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n rasgele bir örnek olarak , iki bilinen değerlerden biridir ve ve izin olacak sabit.f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta)θθ\thetaθ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_10&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10<\alpha<1 Let pozitif bir sabittir …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

Sınıflandırma ve regresyon ağaçlarını inceliyorum ve ayrık konum için alınacak önlemlerden biri GINI puanı. Şimdi iki dağıtım arasında aynı verinin olabilirlik oranının günlüğü sıfır olduğunda en iyi bölünme konumunu belirlemeye alışkınım, yani üyelik olasılığının eşit olması muhtemel. Sezgim, GINI'nin matematiksel bir bilgi teorisinde iyi bir temele sahip olması gerektiğini (Shannon) …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

Temel bileşen analizi (PCA) yaptıktan sonra, PCA alanına yeni bir vektör yansıtmak istiyorum (yani PCA koordinat sistemindeki koordinatlarını bulmak). PCA'yı R dilinde kullanarak hesapladım prcomp. Şimdi vektörümü PCA dönme matrisi ile çarpabilmeliyim. Bu matristeki temel bileşenler satır veya sütunlar halinde mi düzenlenmelidir?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

R 'de lme4 paketini kullanarak karışık efektler modelleme bakıyordum. Öncelikle lmerkomutu kullanıyorum, bu yüzden bu sözdizimini kullanan kod aracılığıyla sorumu ortaya koyacağım . Genel olarak kolay bir soru olabilir lmer, aynı veri kümelerine dayalı olabilirlik oranlarını kullanarak oluşturulmuş herhangi iki modeli karşılaştırmak uygun mudur? Bunun cevabının "hayır" olması gerektiğine inanıyorum, …

20 r  mixed-model  lme4-nlme  likelihood-ratio 

Özne tasarımında iki yönlü aşağıdaki verileri göz önünde bulundurun: df &lt;- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df &lt;- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

Olasılık Teorisi: Bilimin Mantıkında verilen bu alıştırma Edwin Jaynes, 2003. Burada kısmi bir çözüm var . Daha genel bir kısmi çözüm buldum ve başka birinin çözüp çözmediğini merak ediyordum. Cevabımı göndermeden önce, başkalarına bir şans vermek için biraz bekleyeceğim. Tamam, varsayalım ki ile gösterilen birbirini dışlayan ve kapsamlı hipotezimiz var …

19 independence  likelihood-ratio  hypothesis-testing  multiple-comparisons 

R için ez paketinin yazarıyım ve ANOVA'ların çıkışına otomatik olasılık oranlarını (LR'ler) otomatik olarak hesaplamak için bir güncelleme üzerinde çalışıyorum. Fikir, ANOVA'nın başardığı etkinin testine benzer her etki için bir LR sağlamaktır. Örneğin, ana etki için LR temel etkisi içeren bir modeli için bir boş modeli karşılaştırmasını temsil eder, bir …

18 r  anova  likelihood-ratio 

Doğrusal Karışık Modellerin rastgele etkileri üzerine model seçimi ile ilgili çeşitli açıklamalar REML kullanmayı öğretmektedir. Bir düzeyde REML ve ML arasındaki farkı biliyorum, ancak ML önyargılı olduğu için REML'nin neden kullanılması gerektiğini anlamıyorum. Örneğin, ML kullanarak normal bir dağıtım modelinin varyans parametresinde bir LRT yapmak yanlış mıdır (aşağıdaki koda bakın)? …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

Belirli bir çıkarım problemi için, Bayesci bir yaklaşımın genellikle hem biçim olarak hem de fütürist bir yaklaşımdan kaynaklandığını biliyoruz. Sık sık (genellikle beni içerir) çoğu zaman yöntemlerinin bir önceliğe ihtiyaç duymadığına ve dolayısıyla "yargıya dayalı" olmaktan çok "veri güdümlü" olduğuna işaret eder. Tabii ki Bayesian bilgilendirici olmayan önceliklere işaret edebilir …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

Model uyumlarını karşılaştırmak için R'de bir olasılık oranı testi yapmanın yollarını arıyordum. İlk kendim kodlu, varsayılan hem bulundu anova()fonksiyonu ve aynı zamanda lrtest()içinde lmtestpaketin. Ancak kontrol ettiğimde anova(), 'test' parametresi "LRT" olarak ayarlanmış olsa bile, her zaman diğer ikisinden biraz farklı bir p değeri üretir. Is anova()aslında bazı ustaca farklı …

15 r  anova  likelihood-ratio 

Şu anda bazı çalışmaları gözden geçiriyorum ve aşağıdakilerle karşılaştım, ki bu benim için yanlış görünüyor. Lmer kullanılarak iki karışık model (R olarak) takılmıştır. Modeller iç içe değildir ve olasılık oranı testleri ile karşılaştırılır. Kısacası, burada sahip olduğum şeyin tekrarlanabilir bir örneği: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models