«maximum-likelihood» 태그된 질문

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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부풀려진 포아송 회귀 모형은 의해 표본 에 대해 정의 그것은 상기 매개한다고 가정 과 충족Y i = { 0 확률 p i + ( 1 - p i ) e - λ i k 확률 ( 1 - p i ) e − λ i λ k i / k …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

I 관찰 가정 IID 및 테스트하고자 VECH A의 순응 행렬 및 벡터 . 이 문제에 대한 알려진 작업이 있습니까?H 0 : A ( Σ - 1 ) = a A axi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ ( Σ− 1) =a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aㅏAAㅏaa 명백한 (나에게) 시도는 가능성 비율 테스트를 통해 이루어 …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

나는 학교 시절과 대학에서 통계에 관한 충분한 코스를 가졌다. CI, p- 값, 통계적 유의성 해석, 다중 검정, 상관 관계, 단순한 선형 회귀 (최소 제곱 포함) (일반 선형 모형) 및 모든 가설 검정과 같은 개념을 공정하게 이해하고 있습니다. 나는 초기에 대부분 수학적으로 소개되었습니다. 그리고 최근에 Intuitive Biostatistics 라는 책의 도움으로 실제 …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

최대 우도 추정의 맥락에서 Wald, 우도 비율 및 Lagrange Multiplier 검정은 점진적으로 같습니다. 그러나 작은 표본의 경우 표본이 많이 분산되는 경향이 있으며 경우에 따라 결론이 다릅니다. 널을 거부 할 가능성에 따라 어떻게 순위를 매길 수 있습니까? 테스트에 상충되는 답변이있는 경우 어떻게해야합니까? 원하는 답변을 제공하는 방법을 선택하거나 진행 방법에 대한 "규칙"또는 …

10 hypothesis-testing  maximum-likelihood 

환자는 병원에 입원합니다. 체류 기간은 다음 두 가지에 달려 있습니다. 부상의 심각성 및 병원에 입원하기 위해 보험이 지불 할 금액. 일부 환자는 보험이 체류 비용 지불을 중단하기로 결정하면 조기 퇴원합니다. 다음을 가정하십시오. 1) 체류 기간은 매개 변수를 사용하여 포아송 분포입니다 (지금은 가정하고 실제 가정 일 수도 있고 아닐 수도 있습니다) …

10 maximum-likelihood  modeling 

내 질문은 Minka의 "Dirichlet 분포 추정" 을 읽는 것에서 비롯됩니다 . 이는 임의의 벡터의 관측을 기반으로 Dirichlet 분포에 대한 최대 우도 추정치를 도출하는 맥락에서 다음과 같은 증거를 제시합니다. 지수 패밀리에서 항상 그렇듯이 기울기가 0 일 때 예상되는 충분한 통계는 관측 된 충분한 통계와 같습니다. 나는 이런 식으로 제시된 지수 패밀리에서 …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential-family  sufficient-statistics 

로지스틱 회귀 분석에 대한 최대 가능성 추정기 (MLE)에 대한 몇 가지 사실을 알고 싶습니다. 일반적으로 로지스틱 회귀에 대한 MLE이 편향되어 있다는 것이 사실입니까? 나는 "예"라고 말할 것입니다. 예를 들어, 샘플 치수는 MLE의 점근 적 편향과 관련이 있습니다. 이 현상의 기본 예를 알고 있습니까? MLE이 편향되어있는 경우 MLE의 공분산 행렬이 최대 …

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베이지안 후부 고려하십시오 . 무조건 최대 값은 MLE 추정값 에서 발생하며 , 이는 가능성 최대화합니다 .θ ∣ Xθ∣엑스\theta\mid Xθ^θ^\hat \theta아르 민θ에프θ( X)아르 민θ에프θ(엑스)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) 이 모든 개념들-베이어 이전의 가능성을 극대화하는 것은 전혀 임의적 인 것이 아니라 매우 원칙적으로 들린다. 로그인이 없습니다. 그러나 MLE은 실제 분포 와 사이의 KL 발산을 최소화합니다 …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Casella와 Berger 는 ML 추정기의 불변성을 다음과 같이 말합니다. 그러나 그들은 완전히 임시적이고 무의미한 방식 으로 의 "가능성"을 정의하는 것 같습니다 .ηη\eta 간단한 사례 wheter 에 확률 이론의 기본 규칙을 적용하면 대신 다음과 같은 결과가 나타납니다. 이제 베이 즈 정리를 적용한 다음 와 는 상호 배타적이므로 합산 규칙을 ​​적용 할 …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

Hastie와 Tibshirani는 그들의 책의 4.3.2 절 에서 선형 회귀 설정에서 최소 제곱 접근은 실제로 최대 가능성의 특별한 경우 라고 언급했습니다 . 이 결과를 어떻게 증명할 수 있습니까? 추신 : 수학적 세부 사항이 없습니다.

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이 문제는 결합 복사 전송-확산 모델을 이용한 확산 광 단층 촬영의 이미지 재구성이라는 제목의 논문을 기반으로합니다. 다운로드 링크 저자 는 이미지의 픽셀을 추정하기 위해 알 수없는 벡터 의 희소성 정규화 와 함께 EM 알고리즘을 적용 합니다. 모델은엘1엘1l_1μμ\mu 와이= A μ + e(1)(1)와이=ㅏμ+이자형y=A\mu + e \tag{1} 추정치는 식 (8)에 μ^= 인수m …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

기계 학습 서적에서 선형 회귀의 매개 변수는 기울기 하강에 의해 (다른 방법 중에서도) 추정 될 수 있지만, 로지스틱 회귀의 매개 변수는 일반적으로 최대 우도 추정에 의해 추정됩니다. 왜 선형 / 로지스틱 회귀 분석을 위해 다른 방법이 필요한지 초보자에게 설명 할 수 있습니까? aka 왜 선형 회귀에 대해 MLE가 아니고 로지스틱 …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

주어진 데이터 세트 와 부분적으로 관측 된 데이터 세트 의 최대 우도 추정치를 찾고자하는 혼합 모델이 있습니다. I는 (의 기대 계산 단계 E를 모두 구현 한 주어진 및 전류 파라미터 예상 소정의 음의 로그 우도 최소화하기 위해, 상기 M-공정) .xxxzzzzzzxxxθkθk\theta^kzzz 내가 이해했듯이 모든 반복에 대해 최대 가능성이 증가하고 있습니다. 이것은 …

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계통 발생학에서 계통 발생 수는 종종 MLE 또는 베이지안 분석을 사용하여 구성됩니다. 종종 베이 즈 추정에서는 플랫 사전이 사용됩니다. 내가 이해하는 것처럼 베이지안 추정치는 이전을 포함하는 가능성 추정치입니다. 내 질문은, 만약 당신이 평평한 것을 사용한다면 그것은 단순히 우도 분석을하는 것과 다른가?

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