Bei der Durchführung der Regression gehen wir von der Definition aus: Was ist der Unterschied zwischen einer Teilwahrscheinlichkeit, einer Profilwahrscheinlichkeit und einer Grenzwahrscheinlichkeit? dass, Maximum Likelihood Findet β und θ, die L (β, θ | data) maximieren. Während,...
Es gibt eine ganze Reihe von Methoden zur Parameterschätzung. MLE, UMVUE, MoM, Entscheidungstheorie und andere scheinen alle einen ziemlich logischen Grund dafür zu haben, warum sie für die Parameterschätzung nützlich sind. Ist eine Methode besser als die andere, oder handelt es sich nur darum, wie...
Während ich die Maximum-Likelihood-Schätzung studiere, müssen wir die Varianz kennen, um Rückschlüsse auf die Maximum-Likelihood-Schätzung zu ziehen. Um die Varianz herauszufinden, muss ich die untere Grenze des Cramer-Rao kennen, die wie eine hessische Matrix mit zweiter Ableitung auf der Krümmung...
Prämisse: Dies kann eine dumme Frage sein. Ich kenne nur die Aussagen über die asymptotischen Eigenschaften von MLE, habe die Beweise aber nie studiert. Wenn ich das täte, würde ich diese Fragen vielleicht nicht stellen, oder ich würde erkennen, dass diese Fragen keinen Sinn ergeben. Ich habe oft...
Wenn jemand sagte "Dieses Verfahren verwendet die MLE- Punktschätzung für den Parameter, der maximiert P (x | θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta), daher ist es häufig; und außerdem ist es nicht bayesianisch." würdest du zustimmen? Update zum Hintergrund : Ich habe kürzlich eine Zeitung gelesen, die...
Ich komme von dieser Frage, falls jemand der Spur folgen möchte. Grundsätzlich habe ich einen Datensatz ΩΩ\Omega bestehend aus NNN Objekten, an die an jedem Objekt eine bestimmte Anzahl von Messwerten angehängt ist (in diesem Fall
Ist es möglich, das übliche MLE-Verfahren auf die Dreiecksverteilung anzuwenden? - Ich versuche es, aber ich scheine bei dem einen oder anderen Schritt in der Mathematik durch die Art und Weise, wie die Verteilung definiert ist, blockiert zu sein. Ich versuche die Tatsache zu nutzen, dass ich die...
Im Bayes'schen Theorem ist p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)} , und aus dem Buch, das ich lese, heißtp(x|y)p(x|y)p(x|y)dieWahrscheinlichkeit, aber ich nehme an, es ist nur diebedingte Wahrscheinlichkeitvonxxxbeiyyy, oder? Die Maximum-Likelihood-Schätzung...
Ich habe einige einfache konzeptionelle Fragen, die ich in Bezug auf MLE (Maximum Likelihood Estimation) klären möchte, und welchen Zusammenhang es gegebenenfalls mit EM (Expectation Maximization) hat. Wenn jemand sagt, "Wir haben die MLE verwendet", bedeutet dies nach meinem Verständnis dann...
Ich verwende Bayes, um ein Clustering-Problem zu lösen. Nach einigen Berechnungen muss ich das Verhältnis zweier Wahrscheinlichkeiten ermitteln: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) um . Diese Wahrscheinlichkeiten werden durch die Integration von zwei verschiedenen multivariaten 2D-KDEs erhalten, wie in...
Ich verstehe, dass bei einer Reihe von unabhängigen Beobachtungen der Maximum Likelihood Estimator (oder äquivalent der MAP mit flachem / einheitlichem Prior), der die Parameter \ mathbf {θ} identifiziert , die die Modellverteilung p_ {model} \ erzeugen links (\, \ cdot \ ,; \ mathbf {θ} \...
Ich lese PRML und verstehe das Bild nicht. Könnten Sie bitte einige Hinweise geben, um das Bild zu verstehen und warum die MLE der Varianz in einer Gaußschen Verteilung voreingenommen ist? Formel 1,55: Formel 1,56 σ 2 M L E =1μM.L E.= 1N.∑n = 1N.xnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N...
Ich versuche, die log-Wahrscheinlichkeit für eine verallgemeinerte nichtlineare Regression der kleinsten Quadrate für die Funktion f ( x ) = β 1 zu berechnenoptimiert durch dieFunktion im R-Paketunter Verwendung der Varianz-Kovarianz-Matrix, die durch Abstände auf einem phylogenetischen Baum unter...
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?...
Hintergrund: Ich versuche, Princetons Überprüfung der MLE-Schätzung für GLM zu folgen . Verstehe ich die Grundlagen der MLE Schätzung: likelihood, score, beobachteten und erwarteten Fisher informationund die Fisher scoringTechnik. Und ich weiß, wie man eine einfache lineare Regression mit einer...
Sei px,ypx,yp_{x,y} eine gemeinsame Verteilung zweier kategorialer Variablen X,YX,YX,Y mit x,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} . Angenommen, es wurden nnn Stichproben aus dieser Verteilung gezogen, aber wir erhalten nur die Grenzwerte, nämlich für j=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
Gibt es eine bekannte Bayes'sche, ML- oder MDL-Interpretation der Kreuzvalidierung? Kann ich die Kreuzvalidierung so interpretieren, dass das richtige Update für einen speziell erstellten Prior durchgeführt
Ich lese Doug Bates ' Theoriepapier über Rs lme4-Paket, um das Wesentliche gemischter Modelle besser zu verstehen, und bin auf ein faszinierendes Ergebnis gestoßen, das ich besser verstehen möchte, wenn es darum geht, die Varianz mithilfe der eingeschränkten maximalen Wahrscheinlichkeit (REML) zu...
Ich bin auf ein Problem im Lehrbuch gestoßen, um den Mittelwert abzuschätzen. Das Lehrbuchproblem ist wie folgt: Es sei angenommen, dass N.N.N Datenpunkte x1x1x_1 , x2x2x_2 ,. . . , xN.xN.x_N , wurden durch ein eindimensionales Gaußsches PDF mit unbekanntem Mittelwert, aber bekannter Varianz...
Wie kann ich ein asymptotisches Konfidenzintervall für einen realen Parameter erstellen, beginnend mit dem MLE für diesen