Hi kann das gleiche gezeigt werden, um Form- und Skalierungsparameter für die modifizierte Maximum-Likelihood-Methode zu
Hintergrund: Hinweis: Mein Datensatz und R-Code sind unter dem Text enthalten Ich möchte AIC verwenden, um zwei Modelle mit gemischten Effekten zu vergleichen, die mit dem lme4-Paket in R erstellt wurden. Jedes Modell hat einen festen und einen zufälligen Effekt. Der festgelegte Effekt...
Der Eindruck, den ich aufgrund mehrerer Veröffentlichungen, Bücher und Artikel gewonnen habe, ist, dass die empfohlene Methode zum Anpassen einer Wahrscheinlichkeitsverteilung an einen Datensatz die Verwendung der Maximum Likelihood Estimation (MLE) ist. Als Physiker ist es jedoch intuitiver, das...
Ich versuche, die Allgegenwart der log-Wahrscheinlichkeit (und vielleicht allgemeiner log-Wahrscheinlichkeit) in der Statistik und in der Wahrscheinlichkeitstheorie auf einer tieferen Ebene zu verstehen. Log-Wahrscheinlichkeiten tauchen überall auf: Wir arbeiten normalerweise mit der...
Hallo, ich habe zwei Probleme, die wie natürliche Kandidaten für mehrstufige / gemischte Modelle klingen, die ich nie benutzt habe. Die einfachere Variante, die ich als Einführung versuchen möchte, sieht wie folgt aus: Die Daten sehen aus wie viele Zeilen des Formulars x y innergroup outergroup...
Kontext : Hierarchische Regression mit einigen fehlenden Daten. Frage : Wie verwende ich die FIML-Schätzung (Full Information Maximum Likelihood), um fehlende Daten in R zu beheben? Gibt es ein Paket, das Sie empfehlen würden, und was sind typische Schritte? Auch Online-Ressourcen und Beispiele...
Um dieses Diagramm zu erstellen, habe ich Zufallsstichproben unterschiedlicher Größe aus einer Normalverteilung mit Mittelwert = 0 und sd = 1 generiert. Die Konfidenzintervalle wurden dann unter Verwendung von Alpha-Grenzwerten zwischen 0,001 und 0,999 (rote Linie) mit der Funktion t.test ()...
Es wird oft argumentiert, dass das Bayes'sche Gerüst einen großen Vorteil bei der Interpretation hat (gegenüber dem Frequentisten), weil es die Wahrscheinlichkeit eines Parameters berechnet, wenn die Daten gegeben sind - anstelle von wie in frequentistischer Rahmen. So weit, ist es gut.p ( x | θ )p...
Können Sie ein Beispiel für einen MLE-Schätzer für den voreingenommenen Mittelwert angeben? Ich bin nicht auf der Suche nach einem Beispiel, das MLE-Schätzer im Allgemeinen durch Verstöße gegen die Regularitätsbedingungen bricht. Alle Beispiele, die ich im Internet sehe, beziehen sich auf die...
Diese Frage über die Kreuzvalidierung, bei der es um die Simulation einer Stichprobe unter der Bedingung einer festen Summe ging, erinnerte mich an ein Problem, das George Casella mir gestellt hatte . Ausgehend von einem parametrischen Modell und einem iid-Beispiel aus diesem Modell ist die MLE...
In der Standard - Maximalwahrscheinlichkeitseinstellung (iid Stichprobe aus einer Verteilung mit der Dichte f y ( y | θ 0Y1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n}fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0} )) und im Fall eines korrekt spezifizierten Modells wird die Fisher-Information durch
Das Wesentliche meiner Frage ist: Sei eine multivariate normale Zufallsvariable mit Mittelwert und Kovarianzmatrix . Sei , dh . Wie vergleiche ich den AIC eines Modells, das mit beobachteten Realisierungen von übereinstimmt, mit einem Modell, das mit beobachteten Realisierungen von ? μ Σ Z : = log...
Wie passe ich die Parameter einer t-Verteilung an, dh die Parameter, die dem Mittelwert und der Standardabweichung einer Normalverteilung entsprechen? Ich nehme an, sie heißen 'Mittelwert' und 'Skalierung / Freiheitsgrade' für eine t-Verteilung. Der folgende Code führt häufig zu Fehlern bei der...
Dies ist zum Teil durch die folgende Frage und die darauf folgende Diskussion motiviert . Angenommen, die iid-Probe wird beobachtet, . Das Ziel ist es, zu schätzen . Aber original probe ist nicht verfügbar. Was wir stattdessen haben, sind einige Statistiken der Stichprobe . Angenommen, ist fest....
Wir arbeiten mit einigen logistischen Regressionen und haben festgestellt, dass die durchschnittliche geschätzte Wahrscheinlichkeit immer dem Anteil derjenigen in der Stichprobe entspricht. Das heißt, der Durchschnitt der angepassten Werte entspricht dem Durchschnitt der Stichprobe. Kann mir...
Frage Die Varianz einer negativen Binomialverteilung (NB) ist immer größer als ihr Mittelwert. Wenn der Mittelwert einer Stichprobe größer als ihre Varianz ist, schlägt der Versuch fehl, die Parameter einer NB mit maximaler Wahrscheinlichkeit oder mit Momentschätzung anzupassen (es gibt keine...
Ich versuche derzeit, das Likelihood-Prinzip zu verstehen und verstehe es ehrlich gesagt überhaupt nicht. Also werde ich alle meine Fragen als Liste schreiben, auch wenn dies ziemlich grundlegende Fragen sein mögen. Was genau bedeutet "alle Informationen" im Kontext dieses Prinzips? (Wie bei...
Neulich wurde mir diese Frage gestellt und ich hatte sie noch nie in Betracht gezogen. Meine Intuition kommt von den Vorteilen jedes Schätzers. Die größte Wahrscheinlichkeit besteht darin, dass wir uns auf den Prozess der Datengenerierung verlassen können, da im Gegensatz zur Methode der Momente...
Frage (n): Welche Idee und Intuition steckt hinter der Quasi-Maximum-Likelihood-Schätzung (QMLE; auch als Pseudo-Maximum-Likelihood-Schätzung (PMLE) bezeichnet)? Was bewirkt, dass der Schätzer funktioniert, wenn die tatsächliche Fehlerverteilung nicht mit der angenommenen Fehlerverteilung...
Der univariate exponentielle Hawkes-Prozess ist ein aufregender Punktprozess mit einer Ereignisankunftsrate von: λ ( t ) = μ + ∑tich< tα e- β( t - tich)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +