Preguntas etiquetadas con maximum-likelihood

Hastie y Tibshirani mencionan en la sección 4.3.2 de su libro que en la configuración de regresión lineal, el enfoque de mínimos cuadrados es, de hecho, un caso especial de máxima verosimilitud. ¿Cómo podemos probar este resultado? PD: no ahorres detalles matemáticos.

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

La pregunta se basa en el artículo titulado: Reconstrucción de imágenes en tomografía óptica difusa utilizando el modelo acoplado de transporte radiativo-difusión Enlace de descarga Los autores aplican el algoritmo EM con regularización de dispersión de un vector desconocido para estimar los píxeles de una imagen. El modelo viene dado …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

Leí en un libro de aprendizaje automático que los parámetros de regresión lineal se pueden estimar (entre otros métodos) por descenso de gradiente, mientras que los parámetros de regresión logística generalmente se estiman por estimación de máxima verosimilitud. ¿Es posible explicarle a un novato (yo) por qué necesitamos diferentes métodos …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

Tengo un modelo de mezcla que quiero encontrar el estimador de máxima verosimilitud de un conjunto de datos dado y un conjunto de datos observados parcialmente . He implementado tanto el paso E (calculando la expectativa de dado y los parámetros actuales ), como el paso M, para minimizar la …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

En filogenética, los árboles filogenéticos a menudo se construyen usando MLE o análisis bayesiano. A menudo, se utiliza un previo plano en la estimación bayesiana. Según tengo entendido, una estimación bayesiana es una estimación de probabilidad que incorpora un previo. Mi pregunta es, si usa un plano anterior, ¿es diferente …

9 bayesian  confidence-interval  maximum-likelihood  likelihood  phylogeny 

Tiempo de vida de 3 componentes electrónicos son y X 3 = 2,1 . Las variables aleatorias se modelaron como una muestra aleatoria de tamaño 3 a partir de la distribución exponencial con el parámetro θ . La función de probabilidad es, para θ > 0X1= 3 , X2= 1.5 …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

En el Análisis de supervivencia, se supone que el tiempo de supervivencia de un rv XyoXiX_i se distribuye exponencialmente. Considerando ahora que tengo "resultados" de iid rv's . De hecho, solo una parte de estos resultados está "plenamente realizada", es decir, las observaciones restantes aún están "vivas".X1, ... , xnortex1,…,xnx_1,\dots,x_nXyoXiX_i …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

Por defecto, cuando usamos una glmfunción en R, usa el método de mínimos cuadrados reponderados iterativamente (IWLS) para encontrar la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros. Ahora tengo dos preguntas. ¿Las estimaciones de IWLS garantizan el máximo global de la función de probabilidad? Basado en la última diapositiva de …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

Este es un problema de práctica para un examen de mitad de período. El problema es un ejemplo de algoritmo EM. Tengo problemas con la parte (f). Enumero las partes (a) - (e) para completar y en caso de que haya cometido un error antes. Supongamos que son variables aleatorias …

9 self-study  maximum-likelihood  latent-variable  expectation-maximization 

He estado leyendo sobre MLE como un método para generar una distribución ajustada. Me encontré con una declaración que decía que las estimaciones de probabilidad máxima "tienen distribuciones normales aproximadas". ¿Significa esto que si aplico MLE varias veces sobre mis datos y la familia de distribuciones a las que estoy …

9 normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

En Dixon, Coles ( 1997 ), utilizaron la estimación de máxima verosimilitud para los dos modelos de Poisson independientes modificados en (4.3) para modelar los puntajes en el fútbol. Estoy tratando de usar R para "reproducir" los parámetros alfa y beta, así como los parámetros del efecto de inicio (pág. …

9 r  modeling  maximum-likelihood  games 

Estoy estudiando diferentes métodos de estimación puntual y leí que cuando usamos estimaciones MAP vs ML, cuando usamos un "uniforme previo", las estimaciones son idénticas. ¿Alguien puede explicar qué es un "uniforme" anterior y dar algunos ejemplos (simples) de cuándo los estimadores MAP y ML serían los mismos?

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

Si son distribuciones iid Poisson con el parámetro he calculado que la estimación de probabilidad máxima es para datos k_1, \ dots, k_n . Por lo tanto, podemos definir el estimador correspondiente T = \ frac {1} {n} \ sum_ {i = 1} ^ n K_i. Mi pregunta es ¿cómo …

9 variance  maximum-likelihood  poisson-distribution 

Actualmente estoy trabajando con las cadenas de Markov y calculé la estimación de máxima verosimilitud usando probabilidades de transición según lo sugerido por varias fuentes (es decir, el número de transiciones de a a b dividido por el número de transiciones generales de a a otros nodos). Ahora quiero calcular …

9 maximum-likelihood  markov-process  likelihood 

¿Cómo puedo estimar los intervalos de confianza del 95% usando la creación de perfiles para los parámetros estimados maximizando una función de log-verosimilitud usando optim en R? Sé que puedo estimar asintóticamente la matriz de covarianza invirtiendo el hessian , pero me preocupa que mis datos no cumplan con los …

9 r  confidence-interval  maximum-likelihood  optimization  profile-likelihood