«likelihood-ratio» 태그된 질문

주어진 현상에 대한 객관적인 증거를 표현하기위한 가능성 비율의 사용에 관해서는 오히려 복음 주의적입니다. 그러나 최근 베이 즈 요인이 베이지안 방법의 맥락에서 유사한 기능을 수행한다는 사실을 알게되었습니다 (즉, 주관적인 사전은 주관적인 베이 즈 요인과 결합되어 객관적으로 업데이트 된 주관적 신념 상태를 산출 함). 저는 우도 비율과 베이 즈 요인의 계산적 및 …

61 likelihood-ratio  bayes-factors 

우도 비 검정의 검정 통계량이 카이 제곱으로 분산 된 이유는 무엇입니까? 2 ( ln 엘a l t m o d e l − ln 엘n u l l m o d e l ) ∼ χ2디에프패 t− d에프n u l l2(ln⁡ 엘에이엘티 엠영형디이자형엘−ln⁡ 엘엔유엘엘 엠영형디이자형엘)∼χ디에프에이엘티−디에프엔유엘엘22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - …

34 distributions  chi-squared  likelihood-ratio 

가능성은 다음과 같은 몇 가지 방법으로 정의 할 수 있습니다. 함수 에서 로 매핑 을 즉, .LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} 랜덤 함수L(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) 또한 가능성은 단지 "관측 된"가능성 임을 고려할 수 있습니다.L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) 실제로 가능성은 곱셈 상수까지만 대한 정보를 가져 오므로, 가능성은 함수가 아닌 등가 …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

유명한 1938 년 논문 ( " 복합 가설 테스트를위한 가능성 비율의 대규모 표본 분포 ", Annals of Mathematical Statistics, 9 : 60-62)에서 Samuel Wilks는 (로그 가능성 비율) 의 점근 분포를 도출했습니다. 더 큰 가설이 올바르게 지정되었다는 가정하에 내포 된 가설의 경우 제한 분포는 자유도를 갖는 (chi-squared)이며 , 여기서 는 더 …

23 hypothesis-testing  model-selection  likelihood-ratio  asymptotics  misspecification 

Mood, Graybill 및 Boes 의 통계 이론 소개 책에서 Neyman-Pearson의 정리 를 읽었습니다 . 그러나 나는 정리를 이해하지 못했습니다. 누구든지 간결한 말을 저에게 설명해 주시겠습니까? 어떤 상태입니까? Neyman-피어슨 보조 정리 : 하자 X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n 행 랜덤 샘플 수 f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , θθ\theta 두 개의 알려진 값이다 및 및하자 고정.θ0θ0\theta_0θ1θ1\theta_10&lt;α&lt;10&lt;α&lt;10<\alpha<1 하자 양의 상수이어야 …

21 hypothesis-testing  self-study  references  inference  likelihood-ratio 

분류 및 회귀 트리를 연구하고 있으며 분할 위치의 측정 방법 중 하나는 GINI 점수입니다. 이제 두 분포간에 동일한 데이터의 우도 비율에 대한 로그가 0 일 때 최적의 분할 위치를 결정하는 데 익숙합니다. 즉, 멤버쉽 가능성도 동일합니다. 내 직감에 따르면 어떤 종류의 연결이 있어야하며 GINI는 수학적 정보 이론 (Shannon)에 좋은 기초를 …

21 cart  likelihood-ratio  information-theory  kullback-leibler  gini 

주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

R의 lme4 패키지를 사용하여 혼합 효과 모델링을 살펴 보았습니다. 주로 lmer명령을 사용하고 있으므로 해당 구문을 사용하는 코드를 통해 질문을 제기합니다. 일반적인 쉬운 질문 일 수 있다고 생각합니다 lmer. 동일한 데이터 집합을 기반으로 가능성 비율 을 사용하여 구성된 두 모델을 비교해도 괜찮 습니까? 나는 그 대답이 "아니오"여야한다고 생각하지만, 틀릴 수 있습니다. …

20 r  mixed-model  lme4-nlme  likelihood-ratio 

과목 디자인 내에서 양방향으로 얻은 다음 데이터를 고려하십시오. df &lt;- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df &lt;- 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 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu 9 …

19 mixed-model  repeated-measures  model-selection  lme4-nlme  likelihood-ratio 

이것은 확률 이론 : Edwin Jaynes 의 과학의 논리 , 2003 년에 주어진 연습 입니다. 여기에 부분적인 해결책이 있습니다 . 더 일반적인 부분 솔루션을 개발했으며 다른 사람이 해결했는지 궁금합니다. 내 답변을 게시하기 전에 잠시 기다렸다가 다른 사람들에게 도움을 줄 것입니다. 자, 우리가 표시된 상호 배타적이고 철저한 가설 이 있다고 가정하십시오 …

19 independence  likelihood-ratio  hypothesis-testing  multiple-comparisons 

저는 R 에 대한 ez 패키지 의 저자 이며 분산 분석 결과에 가능성 비율 (LR)의 자동 계산을 포함하도록 업데이트를 진행하고 있습니다. 아이디어는 분산 분석이 달성하는 효과의 테스트와 유사한 각 효과에 대해 LR을 제공하는 것입니다. 예를 들어, 주 효과에 대한 LR은 null 모델과 주 효과를 포함하는 모델의 비교를 나타내고, 상호 작용에 …

18 r  anova  likelihood-ratio 

선형 혼합 모형의 임의 효과에 대한 모형 선택에 대한 다양한 설명은 REML을 사용하도록 지시합니다. 일부 수준에서 REML과 ML의 차이점을 알고 있지만 ML이 바이어스되어 REML을 사용해야하는 이유를 이해하지 못합니다. 예를 들어 ML을 사용하여 정규 분포 모형의 분산 모수에 대해 LRT를 수행하는 것이 잘못 되었습니까 (아래 코드 참조)? 모델 선택에서 ML보다 편견이 …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml 

주어진 추론 문제에 대해, 베이지안 접근 방식은 대개 형태와 결과가 Fequentist 접근 방식과 다르다는 것을 알고 있습니다. 상용 주의자들 (보통 저를 포함)은 종종 그들의 방법이 이전을 필요로하지 않기 때문에 "심사 주도"보다 "데이터 주도"라고 지적합니다. 물론, 베이지안은 비 정보적인 선행을 지적 할 수도 있고, 실용적이라면 실제로는 매우 확산 된 선행을 사용할 …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

모형 적합을 비교하기 위해 R에서 우도 비 검정을 수행하는 방법을 찾고있었습니다. 내가 먼저 나 자신을 코딩, 디폴트 모두 발견 anova()기능도 lrtest()에 lmtest패키지로 제공된다. 그러나 검사 할 때 anova()'test'매개 변수가 "LRT"로 설정되어 있어도 항상 다른 두 값과 약간 다른 p- 값이 생성됩니다. anova()실제로 미묘하게 다른 테스트를 수행하고 있습니까 , 아니면 무언가를 …

15 r  anova  likelihood-ratio 

나는 현재 일부 작업을 검토하고 있으며 다음과 같은 문제를 겪었습니다. lmer을 사용하여 두 가지 혼합 모델이 R로 장착됩니다. 모형은 중첩되지 않으며 우도 비 검정으로 비교됩니다. 요컨대, 내가 가진 것의 재현 가능한 예는 다음과 같습니다. set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) C = rep(1:4, times=25) m1 = …

14 r  lme4-nlme  likelihood-ratio  nested-models