Il existe de nombreuses méthodes d'estimation des paramètres. MLE, UMVUE, MoM, décision-théorique, et d'autres semblent tous avoir un cas assez logique pour expliquer pourquoi ils sont utiles pour l'estimation des paramètres. Une méthode est-elle meilleure que les autres, ou s'agit-il simplement de...
Je comprends que, étant donné un ensemble de observations indépendantes l' estimateur du maximum de vraisemblance (ou, de manière équivalente, le MAP avec a priori plat / uniforme) qui identifie les paramètres \ mathbf {θ} qui produisent la distribution du modèle p_ {modèle} \ gauche (\, \ cdot \,;...
Si quelqu'un a dit "Cette méthode utilise le MLE l'estimation ponctuelle pour le paramètre qui maximise , donc c'est fréquentiste; et en plus ce n'est pas bayésien."P ( x | θ )P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) accepteriez-vous? Mise à jour sur le fond : j'ai récemment lu un article qui prétend être...
Nous pouvons écrire le théorème de Bayes comme p(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} où est la postérieure, f (X | \ theta) est la distribution conditionnelle et p (\ theta) est la...
Je viens de cette question au cas où quelqu'un voudrait suivre la piste. Fondamentalement, j'ai un ensemble de données composé de objets où chaque objet a un nombre donné de valeurs mesurées qui lui sont attachées (deux dans ce cas):NΩΩ\OmegaNNN
Est-il possible d'appliquer la procédure MLE habituelle à la distribution triangulaire? - J'essaie mais je semble être bloqué à un moment ou à un autre dans les mathématiques par la façon dont la distribution est définie. J'essaie d'utiliser le fait que je connais le nombre d'échantillons au-dessus...
Comment puis-je construire un intervalle de confiance asymptotique pour un paramètre réel, à partir du MLE pour ce
Dans le théorème bayésien, , et dans le livre que je lis, est appelé le vraisemblance , mais je suppose que c'est juste la probabilité conditionnelle de étant donné , non?p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)p(x|y)p(x|y)xxxyyy L' estimation du maximum de...
Comment fonctionne réellement l’estimation des paramètres / la formation de la régression logistique? Je vais essayer de mettre ce que j'ai jusqu'à présent. La sortie est y la sortie de la fonction logistique sous forme d'une probabilité dépendant de la valeur de x: P( y= 1 | x ) = 11 + e- ωTX≡ σ(...
J'ai quelques questions conceptuelles simples que j'aimerais clarifier concernant MLE (Maximum Lik vraisemblable Estimation), et quel lien il a, le cas échéant, avec EM (Expectation Maximization). Si je comprends bien, si quelqu'un dit "Nous avons utilisé le MLE", cela signifie-t-il automatiquement...
J'utilise Bayes pour résoudre un problème de clustering. Après avoir fait quelques calculs, je me retrouve avec la nécessité d'obtenir le rapport de deux probabilités: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) pouvoir obtenir . Ces probabilités sont obtenues par intégration de deux KDE multivariés 2D différents...
Je voulais mieux comprendre le test exact du pêcheur, j'ai donc imaginé l'exemple de jouet suivant, où f et m correspond à l'homme et à la femme, et n et y correspond à la "consommation de soda" comme ceci: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Évidemment, c'est une simplification drastique, mais je ne...
J'essaie de calculer la log-vraisemblance pour une régression des moindres carrés non linéaires généralisée pour la fonction optimisée par le dans le package R , en utilisant la matrice de covariance de variance générée par les distances sur un arbre phylogénétique en supposant un mouvement...
J'ai rencontré trois propositions pour traiter la surdispersion dans une variable de réponse de Poisson et un modèle de départ à effets fixes: Utilisez un quasi modèle; Utiliser un GLM binomial négatif; Utilisez un modèle mixte avec un effet aléatoire au niveau du sujet. Mais lequel choisir...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
Quelqu'un pourrait-il me dire quelles sont les conditions de régularité pour la distribution asymptotique du test du rapport de vraisemblance? Partout où je regarde, il est écrit «sous les conditions de régularité» ou «sous les régularités probabilistes». Quelles sont exactement les conditions? Que...
Pendant que j'étudie l'estimation du maximum de vraisemblance, pour faire l'inférence dans l'estimation du maximum de vraisemblance, nous devons connaître la variance. Pour connaître la variance, j'ai besoin de connaître la limite inférieure de Rram de Cramer, qui ressemble à une matrice de Hesse...
En modélisant les données du nombre de sinistres dans un environnement d'assurance, j'ai commencé avec Poisson mais j'ai ensuite remarqué une surdispersion. Un Quasi-Poisson modélisait mieux la relation moyenne-variance plus élevée que le Poisson de base, mais j'ai remarqué que les coefficients...
Soit une distribution conjointe de deux variables catégorielles , avec . Supposons que échantillons ont été tirés de cette distribution, mais nous ne recevons que les comptes marginaux, à savoir pour :px,ypx,yp_{x,y}X,YX,YX,Yx,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\}nnnj=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K...
Je lis PRML et je ne comprends pas l'image. Pourriez-vous s'il vous plaît donner quelques conseils pour comprendre l'image et pourquoi le MLE de la variance dans une distribution gaussienne est biaisé? formule 1.55: formule 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N}...