Według Miller i Freund's Probability and Statistics for Engineers, 8ed (str. 217–218), funkcję prawdopodobieństwa, która ma zostać zmaksymalizowana dla rozkładu dwumianowego (próby Bernoulliego) podano jako L ( p ) = ∏ni = 1pxja( 1 - p )1 - xjaL(p)=∏i=1npxi(1−p)1−xiL(p) =...
Dlaczego tak często uzyskuje się szacunki maksymalnego prawdopodobieństwa parametrów, ale praktycznie nigdy nie słyszy się o szacunkach oczekiwanych parametrów prawdopodobieństwa (tj. Opartych raczej na wartości oczekiwanej niż trybie funkcji wiarygodności)? Czy dzieje się tak przede wszystkim z...
Załóżmy, że mam następujący model yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i where yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^K , xixix_i is a vector of explanatory variables, θθ\theta is the parameters of non-linear function fff and εi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim N(0,\Sigma), where...
Próbowałem opracować intuicyjne rozumienie twierdzenia Bayesa w kategoriach wcześniejszego , późniejszego , prawdopodobieństwa i marginalnego prawdopodobieństwa. W tym celu używam następującego równania: gdzie reprezentuje hipotezę lub przekonanie, a reprezentuje dane lub dowody. Zrozumiałem...
Studiuję o oszacowaniu maksymalnego prawdopodobieństwa i czytam, że funkcja prawdopodobieństwa jest iloczynem prawdopodobieństwa każdej zmiennej. Dlaczego to jest produkt? Dlaczego nie suma? Próbowałem szukać w Google, ale nie mogę znaleźć żadnych sensownych
Znam regularne problemy, jeśli mamy najlepszy regularny obiektywny estymator, musi to być estymator maksymalnego prawdopodobieństwa (MLE). Ale ogólnie, jeśli mamy obiektywny MLE, czy byłby to również najlepszy obiektywny estymator (a może powinienem nazwać go UMVUE, o ile ma najmniejszą...
Niektóre źródła podają, że funkcja prawdopodobieństwa nie jest prawdopodobieństwem warunkowym, niektóre twierdzą, że tak. To jest dla mnie bardzo mylące. Według większości źródeł, które widziałem, prawdopodobieństwo rozkładu z parametrem powinno być iloczynem funkcji masy prawdopodobieństwa,...
Piszę algorytm, w którym przy danym modelu obliczam prawdopodobieństwa dla listy zestawów danych, a następnie muszę znormalizować (według prawdopodobieństwa) każde z prawdopodobieństw. Więc coś w rodzaju [0,00043, 0,00004, 0,00321] można przekonwertować na coś takiego jak [0,2, 0,03, 0,77]. Mój...
Jestem matematykiem, samokształcącym się statystyką i walczącym szczególnie z językiem. W książce, której używam, występuje następujący problem: Losowa zmienna jest podana jako -dystrybucja z . (Oczywiście ze względu na to pytanie można wziąć dowolny rozkład w zależności od jednego parametru)....
Które rozkłady mają rozwiązania zamknięte dla maksymalnego prawdopodobieństwa oszacowania parametrów z próby niezależnych obserwacji?
Próbuję dopasować uogólnione modele liniowe do niektórych zestawów danych zliczania, które mogą być rozproszone lub nie. Dwa obowiązujące tutaj rozkłady kanoniczne to Poisson i ujemny dwumianowy (Negbin), z EV i wariancjąμμ\mu V.rP.= μVarP=μVar_P = \mu V.rN.b= μ + μ2)θVarNB=μ+μ2θVar_{NB} = \mu +...
Jeśli przeor i prawdopodobieństwo są bardzo różne od siebie, czasami zdarza się sytuacja, w której tylny nie jest podobny do żadnego z nich. Zobacz na przykład ten obraz, który wykorzystuje normalne rozkłady. Chociaż jest to matematycznie poprawne, wydaje się, że nie jest to zgodne z moją...
Kontekst Wielowymiarowy gaussowski pojawia się często w uczeniu maszynowym, a następujące wyniki są używane w wielu książkach i kursach ML bez pochodnych. Biorąc pod uwagę dane w postaci macierzy o wymiarach , jeżeli założymy, że dane są zgodne ze zmiennym rozkładem Gaussa zmiennym o...
Czy istnieje przykład, w którym dwa różne testy dające się obronić z proporcjonalnymi prawdopodobieństwami prowadziłyby do wyraźnie odmiennych (i równie dających się obronić) wniosków, na przykład, gdzie wartości p są daleko od siebie rzędu wielkości, ale siła alternatyw jest podobna? Wszystkie...
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam...
W komentarzu zamieszczonym niedawno tutaj jeden z komentatorów wskazał na bloga Larry'ego Wassermana, który wskazuje (bez żadnych źródeł), że wnioskowanie częstych jest sprzeczne z zasadą prawdopodobieństwa. Zasada prawdopodobieństwa mówi po prostu, że eksperymenty dające podobne funkcje...
Czytam artykuł, w którym autorzy prowadzą dyskusję o oszacowaniu maksymalnego prawdopodobieństwa do twierdzenia Bayesa, rzekomo jako wstęp dla początkujących. Jako przykład prawdopodobieństwa zaczynają się od rozkładu dwumianowego: p(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,θ)=(nx)θx(1−θ)n−xp(x|n,\theta) =...
Kontekst : regresja hierarchiczna z pewnymi brakującymi danymi. Pytanie : Jak wykorzystać oszacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa (FIML) pełnej informacji w celu usunięcia brakujących danych w R? Czy polecasz pakiet i jakie są typowe kroki? Bardzo pomocne byłyby również zasoby i przykłady...
Rozważ wektor parametrów , przy czym θ 1 to parametr będący przedmiotem zainteresowania, a θ 2 parametr uciążliwy.(θ1,θ2)(θ1,θ2)(\theta_1, \theta_2)θ1θ1\theta_1θ2θ2\theta_2 Jeśli jest prawdopodobieństwo wykonana z danych x prawdopodobieństwo profil dla θ 1 jest określona jako L P ( θ 1 , x ) = L (...
Cześć można to samo pokazać, aby uzyskać parametr kształtu i skali dla zmodyfikowanej metody największego