Вопросы с тегом «maximum-likelihood»

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

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 

Модель регрессии Пуассона с нулевым определяется для выборки как и далее предполагается, что параметры и удовлетворяютY i = { 0 с вероятностью p i + ( 1 - p i ) e - λ i k с вероятностью ( 1 - p i ) e - λ i λ k …

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

Предположим, я наблюдаю iid и хочу проверить vech для согласованной матрицы и вектора . Известны ли работы по этой проблеме?Икся∼ N( μ , Σ )Икся~N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)( Σ - 1 ) = a A aЧАС0: A ЧАС0:A H_0: A\ ( Σ- 1) =а(Σ-1)знак равноa\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa Очевидная (для меня) попытка …

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

У меня было достаточно курсов по статистике в школьные годы и в университете. У меня есть четкое понимание таких понятий, как CI, p-значения, интерпретация статистической значимости, множественное тестирование, корреляция, простая линейная регрессия (с наименьшими квадратами) (общие линейные модели) и все проверки гипотез. Я познакомился с ним большую часть ранних дней …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

Тесты Вальда, отношения правдоподобия и множителя Лагранжа в контексте оценки максимального правдоподобия асимптотически эквивалентны. Однако для небольших выборок они имеют тенденцию к значительному расхождению, а в некоторых случаях приводят к различным выводам. Как они могут быть ранжированы в соответствии с вероятностью отклонения нуля? Что делать, если тесты дают противоречивые ответы? …

10 hypothesis-testing  maximum-likelihood 

Пациент госпитализирован. Продолжительность их пребывания зависит от двух факторов: тяжести травмы и суммы, которую их страховка готова заплатить, чтобы удержать их в больнице. Некоторые пациенты уйдут преждевременно, если их страховка решит прекратить оплачивать свое пребывание. Предположим следующее: 1) Продолжительность пребывания распределена по Пуассону (предположим, что на данный момент это может …

10 maximum-likelihood  modeling 

Мой вопрос возникает из прочтения чтения Минки «Оценка распределения Дирихле» , в котором без доказательств говорится следующее в контексте получения оценки максимального правдоподобия для распределения Дирихле на основе наблюдений случайных векторов: Как всегда в случае экспоненциального семейства, когда градиент равен нулю, ожидаемые достаточные статистические данные равны наблюдаемым достаточным статистическим данным. …

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

Я хотел бы понять несколько фактов о максимальных вероятностных оценках (MLE) для логистических регрессий. Правда ли, что в целом MLE для логистической регрессии является предвзятой? Я бы сказал "да". Я знаю, например, что размер выборки связан с асимптотическим смещением MLE. Знаете ли вы какие-нибудь элементарные примеры этого явления? Если MLE …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

Рассмотрим Байеса задней . Асимптотически его максимум возникает при оценке MLE , которая просто максимизирует вероятность .θ∣Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ(X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) Все эти концепции - байесовские априоры, максимизирующие вероятность - звучат сверхпринципно и вовсе не произвольно. Там не журнал в поле зрения. Тем не менее, MLE минимизирует расхождение KL между реальным …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Каселла и Бергер утверждают свойство инвариантности оценки ML следующим образом: Тем не менее, мне кажется, что они определяют «вероятность» совершенно случайным и бессмысленным образом:ηη\eta Если я применяю основные правила теории вероятностей к простому случаю, когда , я получаю следующее: L ( η | x ) = p ( x | …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Хасти и Тибширани упоминают в разделе 4.3.2 своей книги, что в случае линейной регрессии подход наименьших квадратов фактически является частным случаем максимальной вероятности. Как мы можем доказать этот результат? PS: не жалейте математических деталей.

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

Вопрос основан на статье под названием «Восстановление изображений в диффузной оптической томографии с использованием связанной излучательной транспортно-диффузионной модели». Ссылка на скачивание Авторы применяют EM-алгоритм с разреженности неизвестного вектора \ mu для оценки пикселей изображения. Модель даетсяl1l1l_1μμ\mu y=Aμ+e(1)(1)y=Aμ+ey=A\mu + e \tag{1} Оценка дана в уравнении (8) как μ^=argmaxlnp(y|μ)+γlnp(μ)(2)(2)μ^=arg⁡maxln⁡p(y|μ)+γln⁡p(μ)\hat{\mu} = \arg max …

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

В книге по машинному обучению я прочитал, что параметры линейной регрессии могут быть оценены (среди других методов) градиентным спуском, в то время как параметры логистической регрессии обычно оцениваются с помощью оценки максимального правдоподобия. Можно ли объяснить новичку (мне), почему нам нужны разные методы для линейной / логистической регрессии. иначе почему …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

У меня есть смешанная модель, в которой я хочу найти оценку максимального правдоподобия для данного набора данных и набора частично наблюдаемых данных . Я реализовал и E-шаг (вычисление ожидания учетом и текущих параметров ), и M-шаг, чтобы минимизировать отрицательное логарифмическое правдоподобие с учетом ожидаемого .z z x θ k zxxxzzzzzzxxxθkθk\theta^kzzz …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

В филогенетике филогенетические деревья часто строятся с использованием MLE или байесовского анализа. Часто в байесовской оценке используется плоский априор. Насколько я понимаю, байесовская оценка - это оценка вероятности, которая включает в себя предварительную оценку. Мой вопрос: если вы используете фиксированную априорность, отличается ли она от простого анализа вероятности?

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny