Als «likelihood-ratio» getaggte Fragen

Ich bin ziemlich evangelistisch in Bezug auf die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverhältnissen zur Darstellung der objektiven Beweise für / gegen ein bestimmtes Phänomen. Kürzlich habe ich jedoch erfahren, dass der Bayes-Faktor im Kontext der Bayes-Methoden eine ähnliche Funktion hat (dh der...

Warum ist die Teststatistik eines Likelihood-Ratio-Tests im Chi-Quadrat verteilt? 2 ( ln La l t m o d e l - In Ln u l l m o d e l ) ~ Χ2dfa l t- dfn u l l2(ln⁡ Lalt model−ln⁡ Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm null\ model} ) \sim \chi^{2}_{df_{\rm...

Die Wahrscheinlichkeit kann auf verschiedene Arten definiert werden, zum Beispiel: die Funktion LLL von Θ × XΘ×X\Theta\times{\cal X} die Karten ( θ , x )(θ,x)(\theta,x) zu L ( θ | x )L(θ∣x)L(\theta \mid x) , das heißt L : Θ × X → RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} . die...

In der berühmten Arbeit von 1938 (" Die Verteilung des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses bei großen Stichproben zum Testen von zusammengesetzten Hypothesen ", Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62) leitete Samuel Wilks die asymptotische Verteilung des (log Likelihood Ratio) ab. für...

Nach der Durchführung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) möchte ich einen neuen Vektor auf den PCA-Raum projizieren (dh seine Koordinaten im PCA-Koordinatensystem finden). Ich habe PCA in R-Sprache mit berechnet prcomp. Jetzt sollte ich meinen Vektor mit der PCA-Rotationsmatrix multiplizieren...

Ich studiere Klassifikations- und Regressionsbäume, und eine der Kennzahlen für den geteilten Standort ist der GINI-Score. Jetzt bin ich es gewohnt, den besten Split-Standort zu bestimmen, wenn das Protokoll des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses der gleichen Daten zwischen zwei Verteilungen Null...

Ich habe das Neyman-Pearson-Lemma aus dem Buch Introduction to the Theory of Statistics von Mood, Graybill und Boes gelesen . Aber ich habe das Lemma nicht verstanden. Kann mir bitte jemand das Lemma in einfachen Worten erklären? Was heißt es? Neyman-Pearson-Lemma: Sei eine Zufallsstichprobe aus ,...

Ich habe mir die Modellierung gemischter Effekte mit dem lme4-Paket in R angesehen. Ich verwende hauptsächlich den lmerBefehl, also stelle ich meine Frage durch Code, der diese Syntax verwendet. Ich nehme an, eine allgemeine einfache Frage könnte sein, ob es in Ordnung ist, zwei Modelle zu...

Betrachten Sie die folgenden Daten aus einer wechselseitigen Betrachtung innerhalb des Probandendesigns: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3...

Ich bin der Autor des ez-Pakets für R und arbeite an einem Update, das die automatische Berechnung von Likelihood Ratios (LRs) in die Ausgabe von ANOVAs einbezieht. Die Idee ist, einen LR für jeden Effekt bereitzustellen, der dem Test des Effekts entspricht, den die ANOVA erzielt. Das LR für den...

Ich suchte nach Möglichkeiten, einen Likelihood-Ratio-Test in R durchzuführen, um Modellanpassungen zu vergleichen. Ich habe es zuerst selbst codiert, dann sowohl die Standardfunktion anova()als auch lrtest()das lmtestPaket gefunden. Bei der Überprüfung wird jedoch anova()immer ein geringfügig...

Verschiedene Beschreibungen zur Modellauswahl für zufällige Effekte von linearen gemischten Modellen weisen an, REML zu verwenden. Ich kenne den Unterschied zwischen REML und ML auf einer bestimmten Ebene, aber ich verstehe nicht, warum REML verwendet werden sollte, weil ML voreingenommen ist. Ist...

Für ein gegebenes Inferenzproblem wissen wir, dass sich ein Bayes'scher Ansatz normalerweise sowohl in der Form unterscheidet als auch aus einem fequentistischen Ansatz resultiert. Frequentisten (in der Regel auch ich) weisen häufig darauf hin, dass für ihre Methoden keine vorherige Verwendung...

Ich überprüfe gerade einige Arbeiten und bin auf Folgendes gestoßen, was mir falsch erscheint. Mit lmer werden zwei gemischte Modelle (in R) montiert. Die Modelle sind nicht verschachtelt und werden durch Likelihood-Ratio-Tests verglichen. Kurz gesagt, hier ist ein reproduzierbares Beispiel für...

Sowohl der Likelihood-Ratio-Test als auch der AIC sind Werkzeuge zur Auswahl zwischen zwei Modellen, und beide basieren auf der Log-Likelihood. Aber warum kann der Likelihood-Ratio-Test nicht verwendet werden, um zwischen zwei nicht verschachtelten Modellen zu wählen, während AIC dies...

Kann mir bitte jemand sagen, wie die Regelmäßigkeitsbedingungen für die asymptotische Verteilung des Likelihood Ratio-Tests sind? Überall, wo ich hinschaue, steht geschrieben "Unter den Regelmäßigkeitsbedingungen" oder "Unter den probabilistischen Regelmäßigkeiten". Was genau sind die Bedingungen?...

Genauer gesagt, warum haben die Likelihood-Ratio-Tests asymptotisch eine Verteilung, wenn die Modelle verschachtelt sind, aber dies gilt nicht mehr für die nicht verschachtelten Modelle? Ich verstehe, dass dies aus dem Wilks-Theorem folgt, aber leider verstehe ich seinen Beweis nicht...

Für ein lineares Gauß-Modell Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma G bei dem angenommen wird, dass μμ\mu in einem Vektorraum WWW und GGG die Standardnormalverteilung auf RnRn\mathbb{R}^n , ist die Statistik des FFF Tests für H0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\} wobei U⊂WU⊂WU \subset W ist ein Vektorraum, eine...

Ich lese einen Artikel, dessen Methode vollständig auf dem Likelihood-Ratio-Test basiert. Der Autor sagt, dass der LR-Test gegen einseitige Alternativen UMP ist. Er fährt fort, indem er das behauptet "... selbst wenn nicht gezeigt werden kann, dass es [der LR-Test] einheitlich am...

Ich habe kürzlich 4 multiple Regressionsmodelle für dieselben Prädiktor- / Antwortdaten angepasst. Zwei der Modelle passen zur Poisson-Regression. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(),...