«likelihood-ratio» 태그된 질문

우도 비 검정과 AIC는 두 모델 중에서 선택하기위한 도구이며 모두 로그 우도를 기반으로합니다. 그러나 왜 우도 비 검정을 사용하여 중첩되지 않은 두 가지 모델 중에서 AIC를 선택할 수 없습니까?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

가우시안 선형 모델 어떤 벡터 공간에 놓여로 가정 와 의 표준 정규 분포 ,의 통계 용 -test 여기서 는 벡터 공간이며, 이탈 통계량 의 일대일 함수 증가입니다 . 이 통계가 H_0에 가장 강력한 검정을 제공한다는 것을 어떻게 알 수 있습니까?Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

더 구체적으로, 모형이 중첩 된 경우 우도 비 검정이 무의식적으로 분포를 갖는 이유는 무엇입니까?하지만 더 이상 중첩되지 않은 모형의 경우에는 해당되지 않습니까? 나는 이것이 윌크스 정리에 따른다는 것을 이해하지만, 불행히도 나는 그 증거를 이해하지 못한다 .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

가능성 비율 테스트의 점근 적 분포에 대한 규칙 성 조건이 무엇인지 알려주시겠습니까? 내가 보는 모든 곳에서 '정기 조건 아래'또는 '확률 규칙에 따라'라고 쓰여 있습니다. 조건은 정확히 무엇입니까? 제 1 및 제 2 로그 우도 미분이 존재하고 정보 매트릭스가 0이 아닌가? 아니면 다른 것이 있습니까?

12 maximum-likelihood  likelihood-ratio  asymptotics 

하자 , 와 밀도하고 당신이 가정 , . 로 가능성 비율 는 어떻게됩니까? (수렴? 무엇에?)fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty 예를 들어 라고 가정 할 수 있습니다 . 일반적인 경우도 관심이 있습니다.h=gh=gh = g

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

가능성 비율 검정을 기반으로하는 방법을 완전히 갖춘 기사 를 읽고 있습니다. 저자는 한쪽 대안에 대한 LR 테스트는 UMP라고 말합니다. 그는 주장하면서 진행 "... [LR 테스트]가 가장 강력하게 균일하지 않다고하더라도 LR 테스트는 종종 바람직한 통계적 특성을 가지고 있습니다." 여기에 어떤 통계적 속성이 있는지 궁금합니다. 저자가 통과 한 사람들을 언급한다고 가정하면, 나는 …

11 hypothesis-testing  power-analysis  power  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma 

최근에 동일한 예측 변수 / 응답 데이터에 대해 4 개의 다중 회귀 모델에 적합했습니다. 포아송 회귀 분석에 적합한 두 가지 모형. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) 부정적인 이항 회귀 분석에 적합한 두 가지 …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

일반화, 선형 및 혼합 모델 에서 예제를 재현하고 있습니다. 내 MWE는 다음과 같습니다. Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

두 개의 모델 A와 B가 있고 A가 B에 중첩 된 경우 일부 데이터가 주어지면 MLE을 사용하여 A와 B의 매개 변수를 맞추고 일반 로그 우도 비 검정을 적용 할 수 있음을 이해합니다. 특히, 시험의 분포되어야 와 자유도 것으로 파라미터의 개수의 차이 및 있다.χ2χ2\chi^2nnnnnnAAABBB 그러나 와 의 매개 변수 수가 같지만 모델이 …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

데이터 세트를 작업 중입니다. 일부 모델 식별 기술을 사용한 후 ARIMA (0,2,1) 모델을 만들었습니다. R detectIO의 패키지 TSA에 있는 함수를 사용하여 48 번째 원본 데이터 세트에서 혁신적인 이상치 (IO) 를 감지했습니다 . 이 특이 치를 내 모델에 어떻게 통합하여 예측 목적으로 사용할 수 있습니까? R에서 예측할 수 없기 때문에 ARIMAX …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

저는 현재 "I Just Ranning Million Regressions"라는 제목의 인기있는 논문에 사용 된 방법을 구현하려고 노력하고 있습니다. 기본 개념은 모델에 어떤 컨트롤을 포함해야하는지 확실하지 않은 경우가 있다는 것입니다. 이러한 경우에 할 수있는 한 가지 방법은 무작위로 컨트롤을 그리고 수백만 가지의 다른 회귀를 실행 한 다음 관심 변수가 어떻게 반응하는지 확인하는 것입니다. …

9 likelihood-ratio 

약 50 가지 변수와 관련하여 세 모집단 간의 중요한 차이를 테스트하는 데이터 세트가 있습니다. 나는 Kruskal-Wallis 검정을 사용하고 중첩 GLM 모형 적합 (인구가 독립적 인 변수가 있거나없는)의 우도 비 검정을 사용하여이를 수행합니다. 결과적으로 Kruskal-Wallis 의 목록이 있고 LRT 비교에서 Chi square 이라고 생각 합니다.피피p피피p 50 가지가 넘는 다른 테스트가 있기 …

9 chi-squared  multiple-comparisons  likelihood-ratio  kruskal-wallis  false-discovery-rate 

우연성 표에 0이 glm있고 우도 비율 검정에 중첩 포아송 / 로그 선형 모형 (R의 함수 사용)을 피팅하는 경우 glm 모형을 피팅하기 전에 데이터를 조정해야합니다 (예 : 모두에 1/2 추가) 카운트)? 조정 없이는 일부 파라미터를 추정 할 수 없지만 조정 / 조정 부족이 LR 테스트에 어떤 영향을 줍니까?

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

모델링하려는 이중 피크가있는 데이터가 있으며, 피크를 독립적으로 처리 할 수없는 피크간에 충분한 겹침이 있습니다. 데이터의 히스토그램은 다음과 같습니다. 이를 위해 두 가지 모델을 만들었습니다. 하나는 두 개의 포아송 분포를 사용하고 다른 하나는 두 개의 음 이항 분포를 사용합니다 (과대 산포를 설명하기 위해). 어떤 모델이 데이터에 더 잘 맞는지를 알 수있는 …

9 modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio