«maximum-likelihood» etiketlenmiş sorular

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Sıfır Poisson regresyon modeli bir numune için tanımlandığı şişirilmiş ile Y i = { 0 olasılığı ile p ı + ( 1 - s i ) E - λ ı k olasılığı ile ( 1 - p i ) e - λ i λ k i / k ! ve …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

Diyelim ki iid ve test etmek vech a uyumlu matris ve vektör . Bu sorun üzerinde bilinen bir çalışma var mı?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa Bariz (bana göre) bir olasılık oranı testi yoluyla olurdu, ancak kısıtlamalarına tabi olma olasılığını en üst düzeye çıkarmak bir SDP çözücüsü …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

Okul yıllarımda ve üniversitede istatistikler konusunda yeterli kurs aldım. CI, p değerleri, istatistiksel anlamlılığı yorumlama, çoklu test, korelasyon, basit doğrusal regresyon (en küçük karelerle) (genel doğrusal modeller) ve tüm hipotez testleri gibi kavramları iyi anlıyorum. Daha önceki günlerin çoğunu çoğunlukla matematiksel olarak tanıştırmıştım. Ve son zamanlarda, Sezgisel Biyoistatistik kitabının yardımıyla …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

Maksimum olabilirlik tahmini bağlamında Wald, Olabilirlik Oranı ve Lagrange Çarpan testleri asimptotik olarak eşdeğerdir. Bununla birlikte, küçük örnekler için, biraz farklılaşma eğilimindedirler ve bazı durumlarda farklı sonuçlara neden olurlar. Boş değeri reddetme olasılıklarına göre nasıl sıralanabilirler? Testlerin çelişkili cevapları olduğunda ne yapmalı? İstediğiniz cevabı veren cevabı seçebilir misiniz veya nasıl …

10 hypothesis-testing  maximum-likelihood 

Bir hasta hastaneye kaldırılır. Kalma süreleri 2 şeye bağlıdır: Yaralanmalarının ciddiyeti ve sigortalarının onları hastanede tutmak için ne kadar ödemeye razı olduğu. Bazı hastalar, sigortaları kaldıkları süre için ödemeyi durdurmaya karar verirse, erken ayrılırlar. Aşağıdakileri varsayalım: 1) Kalış süresi parametresi ile poisson dağıtılmıştır (şimdilik şimdilik bunun gerçekçi bir varsayım olabilir …

10 maximum-likelihood  modeling 

Benim sorum, Minka'nın rastgele vektörlerin gözlemlerine dayanan bir Dirichlet dağılımı için maksimum olabilirlik tahmincisi türetme bağlamında aşağıdakileri kanıtsız olarak ifade eden "Bir Dirichlet Dağılımını Tahmin Etme" okumasını okumaktan kaynaklanmaktadır: Her zaman olduğu gibi üstel ailede olduğu gibi, eğim sıfır olduğunda, beklenen yeterli istatistikler gözlemlenen yeterli istatistiklere eşittir. Bu şekilde sunulan …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential-family  sufficient-statistics 

Lojistik regresyonlar için maksimum olabilirlik tahmin edicileri (MLE'ler) hakkında birkaç gerçeği anlamak istiyorum. Genel olarak, lojistik regresyon için MLE'nin taraflı olduğu doğru mu? Evet derim". Örneğin, örneklem boyutunun MLE'lerin asimtotik eğilimi ile ilişkili olduğunu biliyorum. Bu fenomenin temel örneklerini biliyor musunuz? MLE önyargılıysa, MLE'lerin kovaryans matrisinin, Hessian'ın maksimum olabilirlik fonksiyonunun …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

Bayesci posterior düşünün . Asimptotik, maksimum MLE tahmini oluşur sadece olasılığı en üst düzeye çıkarır, .İçeride ISTV melerin RWMAIWi'nin | Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ( X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Tüm bu kavramlar - Bayesian öncelikleri, olasılığı en üst düzeye çıkarıyor - kulağa süper ilkeli ve hiç de keyfi değil. Görünürde bir giriş yok. Yine …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Casella ve Berger , ML tahmincisinin değişmez özelliğini şu şekilde belirtir: Ancak bana öyle geliyor ki "olasılığını" tamamen ad hoc ve saçma bir şekilde tanımlıyorlar :ηη\eta olan basit durum için temel olasılık teorisi kurallarını uygularsam , bunun yerine şunu elde ederim: Şimdi Bayes teoremini uyguluyor, sonra ve toplamı uygulayabilmemiz için …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Hastie ve Tibshirani, kitaplarının bölüm 4.3.2'sinde doğrusal regresyon ortamında, en küçük kareler yaklaşımının aslında maksimum olasılıkla özel bir durum olduğunu belirtmişlerdir. Bu sonucu nasıl kanıtlayabiliriz? Not: Yedek matematiksel bilgi yok.

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

Soru şu başlıklı makaleye dayanmaktadır: Çift yönlü ışınım iletimi-difüzyon modeli kullanılarak dağınık optik tomografide görüntü rekonstrüksiyonu İndirme: {link Yazarlar EM ile Algoritma uygulamak bilinmeyen bir vektör kıtlık regularization bir resmin pikselleri tahmin etmek. Model tarafından verilirl1l1l_1μμ\mu y=Aμ+e(1)(1)y=Aμ+ey=A\mu + e \tag{1} Tahmin Denk. (8) 'de μ^=argmaxlnp(y|μ)+γlnp(μ)(2)(2)μ^=arg⁡maxln⁡p(y|μ)+γln⁡p(μ)\hat{\mu} = \arg max {\ln p(y|\mu) …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Bir makine öğrenme kitabında doğrusal regresyon parametrelerinin (diğer yöntemlerin yanı sıra) gradyan kökenli olarak tahmin edilebileceğini okurken lojistik regresyon parametreleri genellikle maksimum olabilirlik tahmini ile tahmin edilmektedir. Bir acemi (bana) neden doğrusal / lojistik regresyon için farklı yöntemlere ihtiyacımız olduğunu açıklamak mümkün mü? aka lineer regresyon için neden MLE değil …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

Bir veri kümesinin maksimum olabilirlik tahmincisini bulmak istediğim bir karışım modelim var xxxve kısmen gözlenen bir veri kümesi . Beklenen verilen negatif log olasılığını en aza indirmek için E adımını ( verilen beklentisini ve mevcut parametreleri hesaplayarak ) ve M adımını uyguladım .zzzzzzxxxθkθk\theta^kzzz Anladığım kadarıyla, her yineleme için maksimum olasılık …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

Filogenetikte, filogenetik ağaçlar genellikle MLE veya Bayesian analizi kullanılarak oluşturulur. Çoğu zaman, Bayesci tahmininde düz bir öncül kullanılır. Anladığım kadarıyla, Bayesci bir tahmin, bir önceliği içeren bir olasılık tahminidir. Benim sorum şudur: Eğer daha önce bir daire kullanırsanız, olasılık analizi yapmaktan farklı mıdır?

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny