Câu hỏi được gắn thẻ «maximum-likelihood»

Câu hỏi được xác thực chéo này hỏi về việc mô phỏng một mẫu có điều kiện về việc có một khoản tiền cố định nhắc nhở tôi về một vấn đề được đặt ra cho tôi bởi George Casella . Đưa ra một mô hình tham số và một …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

Bạn có thể cung cấp một ví dụ về công cụ ước tính MLE về giá trị trung bình bị sai lệch không? Tôi không tìm kiếm một ví dụ phá vỡ các công cụ ước tính MLE nói chung bằng cách vi phạm các điều kiện thường xuyên. Tất …

17 maximum-likelihood  mean  bias 

Câu hỏi Phương sai của phân phối nhị thức âm (NB) luôn lớn hơn giá trị trung bình của nó. Khi giá trị trung bình của mẫu lớn hơn phương sai của nó, cố gắng khớp các tham số của NB với khả năng tối đa hoặc với ước lượng …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

Điều này một phần được thúc đẩy bởi câu hỏi sau đây và các cuộc thảo luận sau nó. Giả mẫu iid được quan sát, Xi∼F(x,θ)XTôi~F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta) . Mục đích là để ước lượng θθ\theta . Nhưng mẫu ban đầu không có sẵn. Thay vào đó, một số thống kê …

17 estimation  maximum-likelihood 

Chúng tôi đang làm việc với một số hồi quy logistic và chúng tôi đã nhận ra rằng xác suất ước tính trung bình luôn bằng với tỷ lệ của các mẫu trong mẫu; nghĩa là trung bình của các giá trị được trang bị bằng giá trị trung bình …

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

Câu hỏi: Ý tưởng và trực giác đằng sau ước tính khả năng tối đa gần đúng (QMLE; còn được gọi là ước tính khả năng tối đa giả, PMLE) là gì? Điều gì làm cho công cụ ước tính hoạt động khi phân phối lỗi thực tế không khớp …

17 maximum-likelihood  references  intuition  quasi-likelihood 

Trong cài đặt khả năng tối đa tiêu chuẩn (iid mẫu từ một số phân phối có mật độ )) và trong trường hợp mô hình được chỉ định chính xác, Fisher thông tin được cung cấp bởiY1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n}fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0} I(θ)=−Eθ0[∂2θ2lnfy(θ)]I(θ)=−Eθ0[∂2θ2ln⁡fy(θ)]I(\theta) = -\mathbb{E}_{\theta_{0}}\left[\frac{\partial^{2}}{\theta^{2}}\ln f_{y}(\theta) \right] trong đó kỳ vọng được …

17 maximum-likelihood  fisher-information 

Làm cách nào để tôi khớp với các tham số của phân phối t, tức là các tham số tương ứng với 'trung bình' và 'độ lệch chuẩn' của phân phối bình thường. Tôi cho rằng chúng được gọi là "trung bình" và "chia tỷ lệ / bậc tự do" …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

Tôi cố gắng tái tạo với optimcác kết quả từ hồi quy tuyến tính đơn giản được trang bị glmhoặc thậm chí các nlshàm R. Các ước tính tham số là như nhau nhưng ước tính phương sai dư và sai số chuẩn của các tham số khác không giống …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

Tôi đang cố gắng chứng minh rằng ma trận thông tin quan sát được đánh giá ở công cụ ước tính khả năng tối đa nhất quán yếu (MLE), là một công cụ ước tính nhất quán yếu của ma trận thông tin dự kiến. Đây là một kết quả …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

Ước tính các tham số sử dụng ước tính khả năng tối đa (MLE) liên quan đến việc đánh giá hàm khả năng, ánh xạ xác suất của mẫu (X) xảy ra với các giá trị (x) trên không gian tham số () được cung cấp một họ phân phối …

16 maximum-likelihood 

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 

Tôi bối rối về phương pháp khả năng tối đa so với ví dụ tính toán trung bình số học. Khi nào và tại sao khả năng tối đa tạo ra các ước tính "tốt hơn" hơn là ví dụ trung bình số học? Làm thế nào là kiểm chứng …

16 maximum-likelihood 

Các pro &amp; nhược điểm của cả hai phương pháp là gì?

16 maximum-likelihood  predictive-models  optimization  gradient-descent 

Câu hỏi chung Giả sử chúng tôi có dữ liệu iid x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... phát trực tuyến. Chúng tôi muốn tính toán đệ quy ước tính khả năng tối đa của . Đó là, đã tính toán chúng tôi quan sát một x_n mới và muốn cập nhật …

15 maximum-likelihood  online