Câu hỏi được gắn thẻ «likelihood-ratio»

Tỷ lệ khả năng là tỷ lệ khả năng của hai mô hình (hoặc giá trị tham số thay thế và không có giá trị trong một mô hình), có thể được sử dụng để so sánh hoặc kiểm tra các mô hình. Nếu một trong hai mô hình không được chỉ định đầy đủ thì khả năng tối đa của nó đối với tất cả các tham số miễn phí được sử dụng - điều này đôi khi được gọi là tỷ lệ khả năng tổng quát.

2
Tỷ lệ khả năng so với yếu tố Bayes
Tôi khá truyền giáo liên quan đến việc sử dụng các tỷ lệ khả năng để đại diện cho bằng chứng khách quan cho / chống lại một hiện tượng nhất định. Tuy nhiên, gần đây tôi đã biết rằng yếu tố Bayes phục vụ một chức năng tương tự …
3
Làm thế nào để xác định chặt chẽ khả năng?
Khả năng có thể được xác định theo một số cách, ví dụ: hàm từ ánh xạ sang tức là .LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} hàm ngẫu nhiênL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) chúng tôi cũng có thể xem xét rằng khả năng chỉ là khả năng "được quan sát"L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid …
4
Làm thế nào để chiếu một vectơ mới lên không gian PCA?
Sau khi thực hiện phân tích thành phần chính (PCA), tôi muốn chiếu một vectơ mới lên không gian PCA (tức là tìm tọa độ của nó trong hệ tọa độ PCA). Tôi đã tính PCA bằng ngôn ngữ R bằng cách sử dụng prcomp. Bây giờ tôi có thể …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Làm thế nào để chọn cấu trúc hiệu ứng ngẫu nhiên và cố định trong các mô hình hỗn hợp tuyến tính?
Xem xét các dữ liệu sau từ hai chiều trong thiết kế chủ đề: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.