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...
J'ai lu sur MLE comme méthode de génération d'une distribution ajustée. Je suis tombé sur une déclaration disant que les estimations du maximum de vraisemblance "ont des distributions normales approximatives". Est-ce à dire que si j'applique des temps MLE répétés sur mes données et la famille de...
Il s'agit d'un problème de pratique pour un examen à mi-parcours. Le problème est un exemple d'algorithme EM. J'ai des problèmes avec la partie (f). J'énumère les parties (a) - (e) à compléter et au cas où j'aurais fait une erreur plus tôt. Soit des variables aléatoires exponentielles indépendantes...
Par défaut, lorsque nous utilisons une glmfonction dans R, elle utilise la méthode des moindres carrés itérativement repondérés (IWLS) pour trouver l'estimation du maximum de vraisemblance des paramètres. Maintenant, j'ai deux questions. Les estimations IWLS garantissent-elles le maximum global de...
La durée de vie de 3 composants électroniques est et . Les variables aléatoires ont été modélisées comme un échantillon aléatoire de taille 3 à partir de la distribution exponentielle avec le paramètre . La fonction de vraisemblance est, pourX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} =...
Dans l'Analyse de survie, vous supposez que le temps de survie d'un rv est distribué de façon exponentielle. Considérant maintenant que j'ai "résultats" de de iid rv . Seule une partie de ces résultats est en fait "pleinement réalisée", c'est-à-dire que les observations restantes sont toujours...
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...
J'ai lu dans un livre d'apprentissage automatique que les paramètres de régression linéaire peuvent être estimés (entre autres méthodes) par descente de gradient, tandis que les paramètres de régression logistique sont généralement estimés par estimation de vraisemblance maximale. Est-il possible...
La question est basée sur l'article intitulé: Reconstruction d'images en tomographie optique diffuse à l'aide du modèle couplé de transport et de diffusion radiatifs Lien de téléchargement Les auteurs appliquent l'algorithme EM avec régularisation de densité d'un vecteur inconnu pour estimer les...
Casella et Berger énoncent la propriété d'invariance de l'estimateur ML comme suit: Cependant, il me semble qu'ils définissent la "probabilité" de d'une manière complètement ad hoc et absurde:ηη\eta Si j'applique les règles de base de la théorie des probabilités au cas simple où , j'obtiens à la...
Supposons que nous remplaçons la fonction de perte de la régression logistique (qui est normalement log-vraisemblance) par le MSE. Autrement dit, le rapport de cotes logarithmique doit toujours être une fonction linéaire des paramètres, mais minimiser la somme des différences au carré entre la...
J'étudie actuellement la régression logistique. Mais je pas à calculer l'ordonnée à l'origine ( ) et le coefficient ( ). Je le cherchais sur Internet, mais je n'obtiens que des didacticiels utilisant Microsoft Excel ou des fonctions intégrées dans R. J'ai entendu dire qu'il pouvait être résolu par...
Hastie et Tibshirani mentionnent dans la section 4.3.2 de leur livre que dans le cadre de la régression linéaire, l'approche des moindres carrés est en fait un cas spécial de maximum de vraisemblance. Comment prouver ce résultat? PS: n'épargne aucun détail
Existe-t-il un nom standard pour un modèle de choix multinomial où les observations prennent la forme de questions binaires telles que "préférez-vous A à B" et "préférez-vous B à D"? Cela semble être un phénomène courant, et la probabilité est assez facile à écrire à la main, mais j'ai du mal à...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
La moyenne de l'échantillon est l'estimateur du maximum de vraisemblance de pour une distribution normale . La médiane de l'échantillon est l'estimateur du maximum de vraisemblance de pour une distribution de Laplace (également appelée distribution exponentielle
Simulons d'abord quelques données pour une régression logistique avec des parties fixes et aléatoires: set.seed(1) n <- 100 x <- runif(n) z <- sample(c(0,1), n, replace=TRUE) b <- rnorm(2) beta <- c(0.4, 0.8) X <- model.matrix(~x) Z <- cbind(z, 1-z) eta <- X%*%beta + Z%*%b...
Je voudrais tout d'abord préciser que je ne suis pas un expert du sujet. Supposons que deux variables aléatoires et soient binomiales, respectivement X \ sim B (n_1, p) et Y \ sim B (n_2, p), notez ici que p est le même. Je sais que Z = X + Y \ sim B (n_1 + n_2, p).XXXYYYX∼B(n1,p)X∼B(n1,p)X\sim...