«maximum-likelihood» etiketlenmiş sorular

Biri bana, meslekten olmayan koşullarda maksimum olasılık tahmini (MLE) hakkında ayrıntılı olarak açıklayabilir mi? Matematiksel türev veya denklem içine girmeden önce altta yatan kavramı bilmek istiyorum.

91 mathematical-statistics  maximum-likelihood  intuition  definition  philosophical 

Bu yazının özetinde şunu okudum : “Hartley aud Rao'nun maksimum olabilirlik (ML) prosedürü, olasılıkı sabit etkilerden arınmış olan ve normalliği iki bölüme ayıran Patterson ve Thompson'dan bir dönüşümü uyarlayarak değiştirilir. (REML) tahmin edicileri. " Ayrıca bu yazının özetini de okuduğumu okudum : "Sabit etkilerin tahmin edilmesinden kaynaklanan serbestlik derecelerini dikkate …

73 mixed-model  maximum-likelihood  reml 

Bir simülasyon çalışması için, mevcut bir değişkenine önceden tanımlanmış (popülasyon) bir korelasyon gösteren rastgele değişkenler oluşturmalıyım .YYY RPaketlere baktım copulave CDVinebelirli bir bağımlılık yapısına sahip rastgele çok değişkenli dağılımlar üretebiliyorum. Bununla birlikte, ortaya çıkan değişkenlerden birini mevcut bir değişkene sabitlemek mümkün değildir. Herhangi bir fikir ve mevcut fonksiyonlara bağlantılar takdir …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Maksimum olabilirlik tahmin ediciler (MLE) asimptotik olarak verimlidir; Pratik sonuçları, küçük örneklem boyutlarında bile, çoğu zaman (MoM) tahmin yönteminden (farklı olduklarında) daha iyi yaptıklarını görüyoruz. Burada 'daha iyi', her ikisi de tarafsız olduğunda tipik olarak daha küçük varyansa sahip olma anlamında ve tipik olarak daha genel olarak daha küçük ortalama …

57 estimation  maximum-likelihood  mse  method-of-moments  efficiency 

Bu terimlerin kullanıldığını görüyorum ve bunları karıştırmaya devam ediyorum. Aralarındaki farkların basit bir açıklaması var mı?

56 estimation  maximum-likelihood 

Bu sitede tanıtım istatistikleri ve makine öğrenimi ile ilgili kitap önerileri için birkaç konu var, ancak öncelik sırasına göre: maksimum olabilirlik, genelleştirilmiş doğrusal modeller, temel bileşen analizi, doğrusal olmayan modeller dahil olmak üzere gelişmiş istatistikler hakkında bir metin arıyorum . AC Davison'dan İstatistiksel Modeller denedim ama açıkçası 2 bölümden sonra …

55 generalized-linear-model  pca  maximum-likelihood  references  saddlepoint-approximation 

Tamam, bu oldukça basit bir soru, ama biraz kafam karıştı. Tezimde şöyle yazarım: Standart hatalar (gözlemlenen) Fisher Bilgi matrisinin köşegen elemanlarının karekökünün tersini hesaplayarak bulunabilir: -logLI(μ,σ2)=H-1sμ^, σ^2= 1Ben ( μ^, σ^2)------√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*} R'deki optimizasyon komutu minimize (gözlemlenen) Fisher Bilgi matrisi Hessian'ın tersini hesaplayarak bulunabilir: - logL−log⁡L-\log\mathcal{L}Ben ( μ^, σ^2) …

54 maximum-likelihood  fisher-information 

Lütfen bana Bayesian tahmini ve Maksimum olabilirlik tahminindeki farkı açıklayın.

50 bayesian  maximum-likelihood 

in doğası hakkında merak ediyorum . Herhangi biri sezgisel bir şey söyleyebilir: " veri hakkında ne diyor?" Σ - 1Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Düzenle: Cevaplar için teşekkürler Harika dersler aldıktan sonra bazı noktalar eklemek isterim: Bilginin ölçüsüdür, yani, , yönü boyunca bilgi miktarıdır .xxTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx Duallik: yana pozitif tanımlı, böyledir onlar nokta ürün normlardır …

46 bayesian  maximum-likelihood  covariance  matrix 

Stein Örnek gösterir maksimum olabilirlik tahmini olduğu nnn araçlarla normal dağılım değişkenler μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n ve sapma 111 IFF (kare işlev kaybı altında) kabul edilemez n≥3n≥3n\ge 3 . Düzgün bir kanıt için, Büyük Ölçekli Çıkarım'ın ilk bölümüne bakın : Bradley Effron'un Tahmin, Test Etme ve Tahmini için Ampirik Bayes Yöntemleri . x∼N(μ,1)x∼N(μ,1)x …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

Bu soru beni uzun zamandır şaşırttı. Olasılığın en üst düzeye çıkarılmasında 'log' kullanımını anlamıyorum, bu yüzden 'log' hakkında sormuyorum. Sorum şu: log olasılığını en üst düzeye çıkarmak, "negatif log olasılığını" (NLL) en aza indirmeye eşdeğer olduğu için neden bu NLL'yi icat ettik? Neden sürekli "pozitif olasılık" kullanmıyoruz? NLL hangi durumlarda …

46 maximum-likelihood  likelihood 

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

46 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 

Bu soru aklımda bir aydır iltihaplanma olmuştur. Amstat News'in Şubat 2015 sayısında Berkeley Profesörü Mark van der Laan'ın insanları yanlış model kullanmaları için azarlayan bir makalesi var . Modelleri kullanarak istatistiklerin bir bilimden ziyade bir sanat olduğunu belirtiyor. Ona göre, kişi her zaman “kesin modeli” kullanabilir ve bunu yapmamamızın “titizlik …

45 machine-learning  maximum-likelihood  modeling  nonparametric  parametric 

Maksimum olabilirlik tahmini (MLE) ile en küçük kareler tahmini (LSE) arasındaki temel fark nedir? Neden lineer regresyonda değerlerini tahmin etmek için MLE'yi kullanamıyoruz ?yyy Bu konuda herhangi bir yardım çok takdir edilecektir.

42 regression  estimation  maximum-likelihood  least-squares 

Sayısal olarak türetmek MLE s glmM pratikte zordur ve, biliyorum, biz (Örneğin; kaba kuvvet optimizasyonu kullanmamalısınız optimbasit şekilde). Ancak kendi eğitim amacım için, modeli doğru bir şekilde anladığımdan emin olmak için denemek istiyorum (aşağıdaki koda bakın). Her zaman tutarsız sonuçlar aldığımı öğrendim glmer(). Özellikle, MLE'leri glmerbaşlangıç ​​değerleri olarak kullansam bile, …

37 r  maximum-likelihood  optimization  lme4-nlme