J'aimerais comprendre quelques faits sur les estimateurs du maximum de vraisemblance (MLE) pour les régressions logistiques. Est-il vrai qu'en général, le MLE pour la régression logistique est biaisé? Je dirais "oui". Je sais, par exemple, que la dimension de l'échantillon est liée au biais...
Je travaille sur un ensemble de données. Après avoir utilisé certaines techniques d'identification de modèle, je suis sorti avec un modèle ARIMA (0,2,1). J'ai utilisé la detectIOfonction dans le package TSAen R pour détecter une valeur aberrante innovante (IO) à la 48e observation de mon ensemble...
Je suis intéressé par une bonne référence pour les résultats concernant les propriétés asymptotiques des estimateurs du maximum de vraisemblance. Considérons un modèle où est une densité à dimensions, et est le MLE basé sur un exemple de où est la "vraie" valeur de . Il y a deux irrégularités qui...
Je comprends que si j'ai deux modèles A et B et A est imbriqué dans B, alors, compte tenu de certaines données, je peux ajuster les paramètres de A et B à l'aide de MLE et appliquer le test de rapport de vraisemblance logarithmique généralisé. En particulier, la distribution du test devrait être...
Ma question découle de la lecture de la lecture de «L'estimation d'une distribution de Dirichlet» de Minka , qui énonce ce qui suit sans preuve dans le contexte de la dérivation d'un estimateur du maximum de vraisemblance pour une distribution de Dirichlet basée sur des observations de vecteurs...
Supposons que nous ayons un échantillon aléatoire d'une distribution normale bivariée qui a des zéros comme moyennes et des uns comme des variances, donc le seul paramètre inconnu est la covariance. Quel est le MLE de la covariance? Je sais que cela devrait être quelque chose comme mais comment...
Je suis coincé sur la façon de résoudre ce problème. Donc, nous avons deux séquences de variables aléatoires, et Y i pour i = 1 , . . . , n . Maintenant, X et Y sont des distributions exponentielles indépendantes avec les paramètres λ et μ . Cependant, au lieu d'observer X et Y , on observe à la...
Supposons que ait le pdf(X,Y)(X,Y)(X,Y) fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 La densité de l'échantillon tiré de cette population est donc( X , Y ) = ( Xje, Yje)1 ≤ i ≤...
Un patient est admis à l'hôpital. Leur durée de séjour dépend de deux choses: la gravité de leur blessure et le montant que leur assurance est prête à payer pour les garder à l'hôpital. Certains patients partiront prématurément si leur assurance décide de ne plus payer leur séjour. Supposons ce qui...
Cette question est tirée de l'introduction de Robert Hogg aux statistiques mathématiques, 6e version, problème 7.4.9, page 388. Laissez X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_n soit iid avec pdf f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\thetay_n/2), \Rightarrow...
J'ai atteint jusqu'à dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2\frac{d\ln L}{d\mu}=\sum_{i=1}^n \frac{2(x_i-u)}{1+(x_i-u)^2} Où est le paramètre d'emplacement. Et est la fonction de vraisemblance. Je ne sais pas comment procéder. Veuillez
Je lis un livre sur la sabermétrie, en particulier les mathématiques de Wayne Winston, et dans le premier chapitre, il présente une quantité qui peut être utilisée pour prédire le taux de victoire des équipes: et il semble laisser entendre qu'au milieu de la saison, il peut être utilisé pour...
J'ai besoin de faire une inférence sur un paramètre positif . Pour tenir compte de la positivité, j'ai reparamétrisé . En utilisant la routine MLE, j'ai calculé l'estimation ponctuelle et se pour . La propriété d'invariance du MLE me donne directement une estimation ponctuelle pour , mais je ne...
Comment puis-je estimer les intervalles de confiance à 95% en utilisant le profilage des paramètres estimés en maximisant une fonction log-vraisemblance en utilisant optim dans R? Je sais que je peux estimer asymptotiquement la matrice de covariance en inversant la toile de jute , mais je crains...
Si sont des distributions de Poisson iid avec le paramètre j'ai calculé que l'estimation du maximum de vraisemblance est pour les données . On peut donc définir l'estimateur correspondant Ma question est de savoir comment calculer la variance de cet estimateur?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots,...
J'étudie différentes méthodes d'estimation ponctuelle et je lis que lors de l'utilisation d'estimations MAP vs ML, lorsque nous utilisons un "a priori uniforme", les estimations sont identiques. Quelqu'un peut-il expliquer ce qu'est un a priori «uniforme» et donner des exemples (simples) de cas où...
Dans Dixon, Coles ( 1997 ), ils ont utilisé l'estimation du maximum de vraisemblance pour les deux modèles de Poisson indépendants modifiés en (4.3) pour modéliser les scores au soccer. J'essaie d'utiliser R afin de "reproduire" les paramètres alpha et bêta ainsi que les paramètres de l'effet home...
En phylogénétique, les arbres phylogénétiques sont souvent construits à l'aide d'une analyse MLE ou bayésienne. Souvent, un a priori plat est utilisé dans l'estimation bayésienne. Si je comprends bien, une estimation bayésienne est une estimation de vraisemblance qui intègre un a priori. Ma...
J'ai un modèle de mélange dont je veux trouver l'estimateur du maximum de vraisemblance à partir d'un ensemble de données et d'un ensemble de données partiellement observées . J'ai mis en œuvre à la fois l'étape E (calcul de l'espérance de étant donné et les paramètres actuels ), et l'étape M, pour...
J'ai du mal à mettre en œuvre l'estimateur du maximum de vraisemblance pour un processus Hawkes multivarié (HP). Plus précisément, alors que l'expression analytique pour une fonction log-vraisemblance d'un HP univarié peut être trouvée facilement en ligne (par exemple Ozaki, 1979), il semble y...