Preguntas etiquetadas con maximum-likelihood

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

Christopher Bishop define el valor esperado de la función de probabilidad de registro de datos completos (es decir, suponiendo que se nos dan tanto los datos observables X como los datos latentes Z) de la siguiente manera: EZ[lnp(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){lnπk+lnN(xn∣ μk,Σk)}(1)(1)EZ[ln⁡p(X,Z∣μ,Σ,π)]=∑n=1N∑k=1Kγ(znk){ln⁡πk+ln⁡N(xn∣ μk,Σk)} \mathbb{E}_\textbf{Z}[\ln p(\textbf{X},\textbf{Z} \mid \boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma}, \boldsymbol{\pi})] = \sum_{n=1}^N \sum_{k=1}^K \gamma(z_{nk})\{\ln …

8 self-study  maximum-likelihood  expected-value  convergence  expectation-maximization 

En primer lugar, me gustaría precisar que no soy un experto en el tema. Suponga que tiene dos variables aleatorias e que son binomiales, respectivamente e observe aquí que es igual. Sé queXXXYYYX∼B(n1,p)X∼B(n1,p)X\sim B(n_1,p)Y∼B(n2,p),Y∼B(n2,p),Y\sim B(n_2,p),pppZ=X+Y∼B(n1+n2,p).Z=X+Y∼B(n1+n2,p).Z=X+Y \sim B(n_1+n_2,p). Sea una muestra para y sea ​​una muestra para , ¿existe un método …

8 mathematical-statistics  confidence-interval  estimation  maximum-likelihood  binomial 

Primero simulemos algunos datos para una regresión logística con partes fijas y aleatorias: 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 pr <- 1/(1+exp(-eta)) y <- rbinom(n, …

8 generalized-linear-model  maximum-likelihood  glmm  mixed-model  numerical-integration 

Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …

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Supongamos que tengo un experimento de lanzamiento de moneda en el que quiero calcular la estimación de probabilidad máxima del parámetro de moneda cuando lanzo la moneda veces. Después de calcular la derivada de la función de probabilidad binomial L (p) = {n \ choose x} p ^ x (1-p) …

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En una conferencia reciente me dijeron que, para que la estimación de máxima verosimilitud sea válida, la probabilidad de registro debe ir a menos infinito a medida que el parámetro va al límite del espacio del parámetro. Pero no entiendo por qué esto es esencial. Supongamos que la probabilidad de …

8 maximum-likelihood 

Tengo un conjunto variable de respuestas que se expresan como un intervalo, como la muestra a continuación. > head(left) [1] 860 516 430 1118 860 602 > head(right) [1] 946 602 516 1204 946 688 donde izquierda es el límite inferior y derecha es el límite superior de la respuesta. …

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La media muestral es el estimador de máxima verosimilitud de para una distribución normal . La mediana de la muestra es el estimador de máxima verosimilitud de para una distribución de Laplace (también llamada distribución exponencial doble).μμ\muNormal ( μ , σ)Normal(μ,σ)\text{Normal}(\mu,\sigma)metromm Laplace ( m , s )Laplace(m,s)\text{Laplace}(m,s) ¿Existe una distribución …

8 distributions  maximum-likelihood  trimmed-mean 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

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Estoy buscando la terminología estadística correcta para describir el siguiente problema. Quiero caracterizar un dispositivo electrónico que tenga una respuesta lineal Y=β0 0+β1X+ ϵY=β0+β1X+ϵY = \beta_0 + \beta_1 X + \epsilon dónde ϵ ∼ N( 0 ,σ2r o)ϵ∼N(0,σro2)\epsilon \sim N(0,\sigma^2_{ro})es un término debido al ruido de lectura del dispositivo. Para …

8 regression  maximum-likelihood  heteroscedasticity  errors-in-variables 

¿Existe un nombre estándar para un modelo de elección multinomial en el que las observaciones son en forma de preguntas binarias como "prefiere A a B" y "prefiere B a D"? Esto parece una ocurrencia común, y la probabilidad es bastante fácil de escribir a mano, pero tengo problemas para …

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