Вопросы с тегом «likelihood-ratio»

И тест отношения правдоподобия, и AIC являются инструментами выбора между двумя моделями, и обе основаны на логарифмическом правдоподобии. Но почему тест отношения правдоподобия нельзя использовать для выбора между двумя не вложенными моделями, в то время как AIC может?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)} \right). Как мы можем знать, что эта статистика обеспечивает самый мощный тест для (возможно, после отбрасывания необычных частных случаев)? Это не вытекает из теоремы Неймана-Пирсона, потому что эта …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Более конкретно, почему тесты отношения правдоподобия имеют асимптотическое распределение если модели являются вложенными, но это уже не относится к моделям без вложенности? Я понимаю, что это следует из теоремы Уилкса, но, к сожалению, я не понимаю ее доказательства .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

Может ли кто-нибудь сказать мне, каковы условия регулярности для асимптотического распределения теста отношения правдоподобия? Куда бы я ни посмотрел, везде написано «В условиях регулярности» или «В вероятностных закономерностях». Какие именно условия? Что существуют первая и вторая логарифмические производные правдоподобия, а информационная матрица не равна нулю? Или что-то еще целиком?

12 maximum-likelihood  likelihood-ratio  asymptotics 

Пусть еff , граммgg и часhh быть плотность и предположим, что Икся∼ чxi∼hx_i \sim h , i ∈ Ni∈Ni \in \mathbb{N} . Что происходит с отношением правдоподобия Πя = 1Nе( хя)грамм( хя)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} приn → ∞n→∞n \rightarrow \infty? (Это сходится? К чему?) Например, мы можем предположить, что ч = …

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

Я читаю статью , метод которой полностью основан на тесте отношения правдоподобия. Автор говорит, что тест LR против односторонних альтернатив является UMP. Он продолжает, утверждая, что «... даже если невозможно доказать, что [тест LR] является наиболее мощным, тест LR часто имеет желательные статистические свойства». Мне интересно, что здесь означают статистические …

11 hypothesis-testing  power-analysis  power  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma 

Недавно я подобрал 4 модели множественной регрессии для одного и того же предиктора / данных ответа. Две модели мне подходят с пуассоновской регрессией. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Две модели мне подходят с …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

Я воспроизводлю пример из обобщенных, линейных и смешанных моделей . Мой MWE ниже: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

Я понимаю, что если у меня есть две модели A и B и A вложено в B, то, учитывая некоторые данные, я могу подобрать параметры A и B с помощью MLE и применить обобщенный тест логарифмического отношения правдоподобия. В частности, распределение теста должно быть с степенями свободы , где есть …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

Я работаю над набором данных. После использования некоторых методов идентификации моделей я разработал модель ARIMA (0,2,1). Я использовал detectIOфункцию в пакете TSAв R, чтобы обнаружить инновационный выброс (IO) на 48-м наблюдении за моим исходным набором данных. Как включить этот выброс в мою модель, чтобы я мог использовать его для целей …

10 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 

В настоящее время я работаю над попыткой реализовать метод, используемый в популярной статье под названием «Я только что провел два миллиона регрессий». Основная идея заключается в том, что есть определенные случаи, когда не очевидно, какие элементы управления должны быть включены в модель. Одна вещь, которую вы можете сделать в этом …

9 likelihood-ratio 

У меня есть набор данных, в котором я проверяю наличие значительных различий между тремя популяциями в отношении примерно 50 различных переменных. Я делаю это, используя тесты Крускала-Уоллиса, с одной стороны, и тесты отношения правдоподобия для вложенных моделей GLM (с заполнением и без учета в качестве независимой переменной), с другой. В …

9 chi-squared  multiple-comparisons  likelihood-ratio  kruskal-wallis  false-discovery-rate 

Если в таблице сопряженности есть 0, и мы подгоняем вложенные модели Пуассона / логлинеарности (используя glmфункцию R ) для теста отношения правдоподобия, нужно ли корректировать данные до подбора моделей glm (например, добавить 1/2 ко всем на счет)? Очевидно, что некоторые параметры не могут быть оценены без некоторой корректировки, но как …

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

У меня есть данные с двойным пиком, которые я пытаюсь смоделировать, и между пиками достаточно совпадений, поэтому я не могу обработать их независимо. Гистограмма данных может выглядеть примерно так: Для этого я создал две модели: одна использует два распределения Пуассона, а другая использует два отрицательных биномиальных распределения (для учета избыточной …

9 modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio