Biorąc pod uwagę losową zmienną która wynika ze sparametryzowanego rozkładu F (X; θ) , prawdopodobieństwo definiuje się jako prawdopodobieństwo zaobserwowanych danych w funkcji θ: \ text {L} (θ) = \ text {P} (θ ; X = x) X X fa ( X ; θ ) F(X;θ) θ : L ( θ ) = P ( θ ; X = x ) θ:L(θ)=P(θ;X=x)
Strona wikipedia twierdzi, że prawdopodobieństwo i prawdopodobieństwo to odrębne pojęcia. W języku nietechnicznym „prawdopodobieństwo” jest zwykle synonimem „prawdopodobieństwa”, ale w zastosowaniu statystycznym istnieje wyraźne rozróżnienie w perspektywie: liczba, która jest prawdopodobieństwem...
Czy ktoś mógłby mi szczegółowo wyjaśnić szacunek maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) w kategoriach laika? Chciałbym poznać podstawową koncepcję, zanim przejdę do matematycznego wyprowadzenia lub
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29,...
W streszczeniu tego artykułu przeczytałem, że: „Procedura maksymalnego prawdopodobieństwa (ML) Hartley aud Rao zostaje zmodyfikowana poprzez dostosowanie transformacji z Patterson i Thompson, która dzieli prawdopodobieństwo na normalność na dwie części, z których jedna jest wolna od ustalonych...
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić...
W większości zadań uczenia maszynowego, w których można sformułować pewne prawdopodobieństwo które należy zmaksymalizować, faktycznie zoptymalizowalibyśmy prawdopodobieństwo zamiast prawdopodobieństwa dla niektórych parametrów . Np. W treningu z maksymalnym prawdopodobieństwem jest to zwykle...
Jaki jest powód, dla którego funkcja prawdopodobieństwa nie jest pdf (funkcja gęstości
Estymatory maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE) są asymptotycznie skuteczne; widzimy praktyczny wynik w tym, że często wypadają lepiej niż szacunki metodą momentów (MoM) (gdy się różnią), nawet przy małych próbkach Tutaj „lepsze niż” oznacza w tym sensie, że zazwyczaj ma mniejszą wariancję, gdy...
Widzę, że te terminy są używane i ciągle je mieszam. Czy istnieje proste wyjaśnienie różnic między
Na tej stronie znajduje się kilka wątków z zaleceniami dotyczącymi książek na temat statystyk wprowadzających i uczenia maszynowego, ale szukam tekstu na temat zaawansowanych statystyk, w tym w kolejności priorytetów: maksymalne prawdopodobieństwo, uogólnione modele liniowe, analiza głównych...
Ok, to dość podstawowe pytanie, ale jestem trochę zdezorientowany. W mojej pracy magisterskiej piszę: Błędy standardowe można znaleźć, obliczając odwrotność pierwiastka kwadratowego elementów ukośnych (obserwowanej) macierzy informacji
Proszę wyjaśnić mi różnicę w oszacowaniu Bayesa i oszacowaniu maksymalnego
To pytanie zastanawiało mnie od dawna. Rozumiem użycie „logu” w celu maksymalizacji prawdopodobieństwa, więc nie pytam o „log”. Moje pytanie brzmi: skoro maksymalizacja prawdopodobieństwa dziennika jest równoważna z minimalizacją „negatywnego prawdopodobieństwa dziennika” (NLL), dlaczego...
Jestem ciekawy natury Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Czy ktoś może powiedzieć coś intuicyjnego na temat „Co Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} mówi o danych?” Edytować: Dziękuję za odpowiedzi Po wzięciu świetnych kursów chciałbym dodać kilka punktów: Jest to miara informacji, tj. to ilość informacji wzdłuż kierunku x...
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV)...
Opis Christophera Manninga dotyczący regresji logistycznej w R pokazuje regresję logistyczną w R w następujący sposób: ced.logr <- glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial) Niektóre dane wyjściowe: > summary(ced.logr) Call: glm(formula = ced.del ~ cat + follows +...
Przykład Steina pokazuje, że oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa nnn zmiennych o rozkładzie normalnym ze średnimi μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n i wariancjami 111 jest niedopuszczalne (pod funkcją straty kwadratowej) iff n≥3n≥3n\ge 3 . Aby uzyskać dobry dowód, zobacz pierwszy rozdział...
To pytanie ropieło mi w głowie od ponad miesiąca. Numer Amstat News z lutego 2015 r. Zawiera artykuł autorstwa profesora Berkeleya Marka van der Laana, który zbeształ ludzi za używanie niedokładnych modeli. Twierdzi, że przy użyciu modeli statystyka jest więc sztuką, a nie nauką. Według niego,...
Jeśli zainteresowanie polega jedynie na oszacowaniu parametrów modelu (oszacowanie punktowe i / lub przedziałowe), a wcześniejsze informacje nie są wiarygodne, słabe (wiem, że jest to trochę niejasne, ale staram się ustalić scenariusz, w którym wybór wcześniejsze jest trudne) ... Dlaczego ktoś...
Z grubsza mówiąc, wartość p daje prawdopodobieństwo zaobserwowanego wyniku eksperymentu, biorąc pod uwagę hipotezę (model). Mając to prawdopodobieństwo (wartość p), chcemy ocenić naszą hipotezę (jak prawdopodobne jest). Ale czy nie byłoby bardziej naturalne obliczanie prawdopodobieństwa hipotezy na...