Preguntas etiquetadas con likelihood-ratio

Tanto la prueba de razón de probabilidad como el AIC son herramientas para elegir entre dos modelos y ambos se basan en la probabilidad de registro. Pero, ¿por qué la prueba de razón de probabilidad no se puede usar para elegir entre dos modelos no anidados, mientras que AIC sí?

13 aic  likelihood-ratio  nested-models 

Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)} \right). ¿Cómo podemos saber que esta estadística proporciona la prueba más poderosa para (tal vez después de descartar casos particulares inusuales)? Esto no se deriva del teorema de …

12 hypothesis-testing  normal-distribution  linear-model  power  likelihood-ratio 

Más específicamente, ¿por qué las pruebas de razón de probabilidad tienen una distribución asintóticamente si los modelos están anidados, pero este ya no es el caso para los modelos no anidados? Entiendo que esto se desprende del teorema de Wilks, pero desafortunadamente, no entiendo su prueba .χ2χ2\chi^2

12 likelihood-ratio  nested-models 

¿Podría alguien decirme cuáles son las condiciones de regularidad para la distribución asintótica de la prueba de relación de probabilidad? Donde quiera que mire, está escrito 'Bajo las condiciones de regularidad' o 'bajo las regularidades probabilísticas'. ¿Cuáles son las condiciones exactamente? ¿Que existan el primer y segundo derivados de probabilidad …

12 maximum-likelihood  likelihood-ratio  asymptotics 

Permiten , y sean densidades y supongamos que tiene , . ¿Qué sucede con la razón de probabilidad como ? (¿Converge? ¿A qué?)fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty Por ejemplo, podemos suponer . El caso general también es de interés.h=gh=gh = g

11 convergence  asymptotics  likelihood-ratio 

Estoy leyendo un artículo cuyo método se basa completamente en la prueba de razón de probabilidad. El autor dice que la prueba LR contra alternativas unilaterales es UMP. Él procede afirmando que "... incluso cuando [la prueba LR] no se puede demostrar que es uniformemente más potente, la prueba LR …

11 hypothesis-testing  power-analysis  power  likelihood-ratio  neyman-pearson-lemma 

Recientemente ajusté 4 modelos de regresión múltiple para los mismos datos de predicción / respuesta. Dos de los modelos que calzo con regresión de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Dos de los …

11 regression  aic  count-data  likelihood-ratio  model-comparison 

Estoy reproduciendo un ejemplo de modelos generalizados, lineales y mixtos . Mi MWE está abajo: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- …

11 r  logistic  generalized-linear-model  likelihood-ratio  z-test 

Entiendo que si tengo dos modelos A y B y A está anidado en B, entonces, dados algunos datos, puedo ajustar los parámetros de A y B usando MLE y aplicar la prueba de razón de probabilidad logarítmica generalizada. En particular, la distribución de la prueba debe ser con grados …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

Estoy trabajando en un conjunto de datos. Después de usar algunas técnicas de identificación de modelos, obtuve un modelo ARIMA (0,2,1). Utilicé la detectIOfunción en el paquete TSAen R para detectar un valor atípico innovador (IO) en la observación número 48 de mi conjunto de datos original. ¿Cómo incorporo este …

10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 

Por lo que he estado leyendo, entre otros en el sitio del grupo de consultoría de estadísticas de UCLA, las pruebas de razón de probabilidad y las pruebas de Wald son bastante similares para probar si dos modelos glm muestran una diferencia significativa en el ajuste para un conjunto de …

10 r  regression  likelihood-ratio 

Actualmente estoy trabajando para tratar de implementar un método utilizado en un artículo popular titulado "Acabo de ejecutar dos millones de regresiones". La idea básica detrás de esto es que hay ciertos casos en los que no es obvio qué controles deben incluirse en el modelo. Una cosa que puede …

9 likelihood-ratio 

Tengo un conjunto de datos donde pruebo las diferencias significativas entre tres poblaciones con respecto a unas 50 variables diferentes. Hago esto usando las pruebas de Kruskal-Wallis, por un lado, y las pruebas de razón de probabilidad de ajustes de modelos GLM anidados (con y sin población como una variable …

9 chi-squared  multiple-comparisons  likelihood-ratio  kruskal-wallis  false-discovery-rate 

Si hay 0 en la tabla de contingencia y estamos ajustando modelos poisson / loglineales anidados (usando la glmfunción de R ) para una prueba de razón de probabilidad, ¿necesitamos ajustar los datos antes de ajustar los modelos glm (por ejemplo, agregar 1/2 a todos los recuentos)? Obviamente, algunos parámetros …

9 regression  poisson-distribution  generalized-linear-model  likelihood-ratio  log-linear 

Tengo datos con un pico doble que estoy tratando de modelar, y hay suficiente superposición entre los picos que no puedo tratarlos de forma independiente. Un histograma de los datos podría verse así: He creado dos modelos para esto: uno usa dos distribuciones de Poisson y el otro usa dos …

9 modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio