Câu hỏi được gắn thẻ «likelihood»

Có một ví dụ trong đó hai thử nghiệm có thể phòng thủ khác nhau với khả năng tỷ lệ sẽ dẫn đến một suy luận khác biệt rõ ràng (và có thể phòng thủ được), ví dụ, trong đó các giá trị p có độ lớn cách xa nhau, …

20 mathematical-statistics  likelihood  philosophical  likelihood-principle 

Trong một bình luận gần đây được đăng ở đây, một người bình luận đã chỉ ra một blog của Larry Wasserman , người chỉ ra (không có bất kỳ nguồn nào) rằng suy luận thường xuyên đụng độ với nguyên tắc khả năng. Nguyên tắc khả năng chỉ đơn …

19 inference  likelihood  frequentist  likelihood-principle 

Hãy xem xét một vectơ tham số , với tham số quan tâm và một tham số phiền toái.θ 1 θ 2(θ1,θ2)(θ1,θ2)(\theta_1, \theta_2)θ1θ1\theta_1θ2θ2\theta_2 Nếu là khả năng được tạo từ dữ liệu , thì khả năng hồ sơ cho được xác định là trong đó là MLE của cho giá …

19 maximum-likelihood  likelihood  profile-likelihood 

Tôi đang đọc một bài báo mà các tác giả đang dẫn đầu từ một cuộc thảo luận về ước tính khả năng tối đa cho Định lý Bayes, rõ ràng là một lời giới thiệu cho người mới bắt đầu. Như một ví dụ khả năng, chúng bắt đầu …

19 bayesian  likelihood  definition  philosophical 

Tôi đang cố gắng để hiểu ở mức độ sâu hơn về tính phổ biến của khả năng đăng nhập (và có lẽ nói chung là xác suất log) trong thống kê và lý thuyết xác suất. Xác suất log xuất hiện ở mọi nơi: chúng tôi thường làm việc …

18 probability  bayesian  likelihood  log-likelihood 

Người ta thường lập luận rằng khung bayes có lợi thế lớn trong việc giải thích (so với người thường xuyên), vì nó tính xác suất của một tham số được cung cấp dữ liệu - thay vì như trong khuôn khổ thường xuyên. Càng xa càng tốt.p ( x …

18 bayesian  interpretation  prior  likelihood  posterior 

Hiện tại tôi đang cố gắng để hiểu Nguyên tắc Khả năng và tôi thực sự không hiểu gì cả. Vì vậy, tôi sẽ viết tất cả các câu hỏi của mình dưới dạng một danh sách, ngay cả khi đó có thể là những câu hỏi khá cơ bản. …

17 bayesian  likelihood  likelihood-principle 

Bản chất của câu hỏi của tôi là: Đặt là biến ngẫu nhiên bình thường đa biến với trung bình và ma trận hiệp phương sai . Đặt , tức là . Làm cách nào để so sánh AIC của mô hình phù hợp với việc thực hiện được quan …

17 data-transformation  aic  likelihood 

Tính toán gần đúng Bayesian là một kỹ thuật thực sự tuyệt vời để phù hợp về cơ bản với bất kỳ mô hình ngẫu nhiên nào, dành cho các mô hình có khả năng không thể điều chỉnh được (giả sử, bạn có thể lấy mẫu từ mô hình …

16 bayesian  simulation  model  likelihood  abc 

Quá trình Hawkes theo cấp số nhân là một quá trình điểm tự kích thích với tỷ lệ đến sự kiện là: λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu + \sum\limits_{t_i<t}{\alpha e^{-\beta(t-t_i)}} trong đó là thời gian đến sự kiện.t1,..tnt1,..tn t_1,..t_n Hàm khả năng đăng nhập là −tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln(μ+αe−β(tj−ti))−tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln⁡(μ+αe−β(tj−ti)) - t_n \mu + \frac{\alpha}{\beta} …

16 maximum-likelihood  stochastic-processes  likelihood 

Đối với một vấn đề suy luận nhất định, chúng ta biết rằng một cách tiếp cận Bayes thường khác nhau về cả hình thức và kết quả từ cách tiếp cận đầy đủ. Những người thường xuyên (thường bao gồm tôi) thường chỉ ra rằng các phương pháp của …

15 bayesian  inference  likelihood  likelihood-ratio  frequentist 

Người thường xuyên tiếp nhận câu chuyện vôn kế và các biến thể của nó là gì? Ý tưởng đằng sau đó là một phân tích thống kê thu hút các sự kiện giả định sẽ phải được sửa đổi nếu sau đó được biết rằng những sự kiện giả …

15 likelihood  frequentist 

Câu hỏi này được đặt ra từ câu hỏi: Khi nào (nếu có) là một cách tiếp cận thường xuyên tốt hơn đáng kể so với Bayes? Như tôi đã đăng trong giải pháp của mình cho câu hỏi đó, theo ý kiến ​​của tôi, nếu bạn là người thường …

14 bayesian  likelihood  likelihood-principle 

Tôi đã viết một số mã có thể thực hiện lọc Kalman (sử dụng một số bộ lọc loại Kalman khác nhau [Bộ lọc thông tin và cộng sự]) cho Phân tích không gian trạng thái tuyến tính Gaussian cho vectơ trạng thái n chiều. Các bộ lọc hoạt động …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

1. Vấn đề Tôi có một số phép đo của một biến ytyty_t , trong đó t=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,n , mà tôi có một bản phân phối fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) thu được thông qua MCMC, mà vì đơn giản tôi sẽ giả là một gaussian của trung bình μtμt\mu_t và phương sai σ2tσt2\sigma_t^2 . …

13 time-series  mcmc  autoregressive  likelihood