Preguntas etiquetadas con maximum-likelihood

Un método para estimar los parámetros de un modelo estadístico eligiendo el valor del parámetro que optimiza la probabilidad de observar la muestra dada.

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Generar una variable aleatoria con una correlación definida con una variable o variables existentes
Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …
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¿Ejemplos en los que el método de los momentos puede vencer la máxima probabilidad en muestras pequeñas?
Los estimadores de máxima verosimilitud (MLE) son asintóticamente eficientes; vemos el resultado práctico en que a menudo les va mejor que las estimaciones del método de momentos (MoM) (cuando difieren), incluso con tamaños de muestra pequeños Aquí 'mejor que' significa en el sentido de tener típicamente una varianza menor cuando …
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Recomendación de libros de estadísticas avanzadas
Hay varios hilos en este sitio para recomendaciones de libros sobre estadísticas introductorias y aprendizaje automático, pero estoy buscando un texto sobre estadísticas avanzadas que incluya, en orden de prioridad: máxima probabilidad, modelos lineales generalizados, análisis de componentes principales, modelos no lineales . He probado los modelos estadísticos de AC …
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Pregunta básica sobre la matriz de información de Fisher y la relación con los errores estándar y de Hesse
Ok, esta es una pregunta bastante básica, pero estoy un poco confundido. En mi tesis escribo: Los errores estándar se pueden encontrar calculando el inverso de la raíz cuadrada de los elementos diagonales de la matriz (observada) de información de Fisher: sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)−−−−−−√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*} Dado que el comando de optimización …
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¿Qué dice la inversa de la matriz de covarianza sobre los datos? (Intuitivamente)
Tengo curiosidad sobre la naturaleza de Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . ¿Alguien puede decir algo intuitivo sobre "¿Qué dice Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} sobre los datos?" Editar: Gracias por las respuestas Después de tomar algunos cursos excelentes, me gustaría agregar algunos puntos: Es una medida de la información, es decir, xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}x es la cantidad de información …
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Intuición detrás de por qué la paradoja de Stein solo se aplica en dimensiones
El ejemplo de Stein muestra que la estimación de máxima verosimilitud de nnn variables normalmente distribuidas con medias μ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n varianzas 111 es inadmisible (bajo una función de pérdida cuadrada) si f n≥3n≥3n\ge 3 . Para una prueba clara, vea el primer capítulo de Inferencia a gran escala: Métodos empíricos de …
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Interpretación del logaritmo transformador predictor y / o respuesta
Me pregunto si hace una diferencia en la interpretación si solo el dependiente, tanto el dependiente como el independiente, o solo las variables independientes se transforman logarítmicamente. Considere el caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Puedo interpretar el IV como el porcentaje de aumento, pero ¿cómo cambia …
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