Вопросы с тегом «maximum-likelihood»

Я изучаю оценку максимального правдоподобия и читаю, что функция правдоподобия является произведением вероятностей каждой переменной. Почему это продукт? Почему не сумма? Я пытался найти в Google, но не могу найти сколько-нибудь значимых ответов. https://en.wikipedia.org/wiki/Maximum_likelihood

22 maximum-likelihood 

Почему так часто получают оценки максимального правдоподобия параметров, но вы практически никогда не слышали об ожидаемых оценках параметров правдоподобия (т. Е. На основе ожидаемого значения, а не режима функции правдоподобия)? Это в первую очередь по историческим причинам или по более предметным техническим или теоретическим причинам? Будут ли существенные преимущества и …

22 probability  mathematical-statistics  maximum-likelihood  optimization  expected-value 

Я математик, самостоятельно изучающий статистику и особенно борющийся с языком. В книге, которую я использую, есть следующая проблема: Случайная переменная задается как распределяется с . (Конечно, для этого вопроса можно взять любое распределение в зависимости от одного параметра.) Затем приводится выборка из пяти значений , , , , .Парето ( …

21 maximum-likelihood 

Какие распределения имеют решения в замкнутой форме для оценки максимального правдоподобия параметров из выборки независимых наблюдений?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

контекст Многомерный гауссов часто появляется в машинном обучении, и следующие результаты используются во многих книгах и курсах по ML без дериваций. Данные даны в виде матрицы измерений , если мы предположим, что данные следуют вариативному гауссовскому распределению с параметрами mean ( ) и ковариационной матрицей ( ) Оценки максимального правдоподобия …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

Статистика для меня - это синоним попытки принять решение, подходящее для всех возможных выборок. Т.е., правило принятия решений для частых всегда должно пытаться свести к минимуму частый риск, который зависит от функции потерь и истинного состояния природы :L θ 0δδ\deltaLLLθ0θ0\theta_0 Rfreq=Eθ0(L(θ0,δ(Y))Rfreq=Eθ0(L(θ0,δ(Y))R_\mathrm{freq}=\mathbb{E}_{\theta_0}(L(\theta_0,\delta(Y)) Как оценка максимального правдоподобия связана с частым риском? Учитывая, …

19 maximum-likelihood  frequentist 

Привет можно показать то же самое для получения формы и параметра масштаба для модифицированного метода максимального правдоподобия.

19 r  maximum-likelihood  weibull 

Рассмотрим вектор параметров , где θ 1 представляет интересующий параметр, а θ 2 является параметром помех.(θ1,θ2)(θ1,θ2)(\theta_1, \theta_2)θ1θ1\theta_1θ2θ2\theta_2 Если вероятность того, построена из данных х , профиль правдоподобия для & thetas 1 определяется как L P ( θ 1 ; х ) = L ( θ 1 , θ 2 ( …

19 maximum-likelihood  likelihood  profile-likelihood 

«Фундаментальная» идея статистики для оценки параметров - это максимальная вероятность . Мне интересно, какова соответствующая идея в машинном обучении. Qn 1. Было бы справедливо сказать, что «фундаментальная» идея в машинном обучении для оценки параметров: «Функции потери» [Примечание: у меня сложилось впечатление, что алгоритмы машинного обучения часто оптимизируют функцию потерь, и, …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

Здравствуйте, у меня есть две проблемы, которые звучат как естественные кандидаты для многоуровневых / смешанных моделей, которые я никогда не использовал. Более простой и тот, который я надеюсь попробовать в качестве введения, заключается в следующем: данные выглядят как множество строк в форме x y innergroup outergroup где x - числовой …

18 r  mixed-model  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

Справочная информация: Примечание: мой набор данных и r-код включены ниже текста Я хочу использовать AIC для сравнения двух моделей смешанных эффектов, сгенерированных с использованием пакета lme4 в R. Каждая модель имеет один фиксированный эффект и один случайный эффект. Фиксированный эффект отличается между моделями, но случайный эффект остается одинаковым между моделями. …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

На основании нескольких статей, книг и статей, которые я прочитал, у меня сложилось впечатление, что рекомендуемый способ подбора распределения вероятностей для набора данных - использование оценки максимального правдоподобия (MLE). Тем не менее, как физик, более интуитивный способ состоит в том, чтобы просто подогнать PDF модели к эмпирическому PDF данных, используя …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

Контекст : иерархическая регрессия с некоторыми отсутствующими данными. Вопрос : Как использовать оценку максимальной вероятности полной информации (FIML) для устранения пропущенных данных в R? Есть ли пакет, который вы бы порекомендовали, и каковы типичные шаги? Онлайн-ресурсы и примеры также будут очень полезны. PS : я социолог, который недавно начал использовать …

18 r  maximum-likelihood  missing-data 

Мне задали этот вопрос на днях, и я никогда не рассматривал его раньше. Моя интуиция исходит из преимуществ каждого оценщика. Максимальная вероятность, предпочтительно, когда мы уверены в процессе генерирования данных, потому что, в отличие от метода моментов, он использует знания всего распределения. Поскольку оценки MoM используют только информацию, содержащуюся в …

17 mathematical-statistics  maximum-likelihood  estimators  method-of-moments