Câu hỏi được gắn thẻ «maximum-likelihood»

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 

Giả sử tôi có vấn đề về lựa chọn mô hình và tôi đang cố gắng sử dụng AIC hoặc BIC để đánh giá các mô hình. Điều này là đơn giản cho các mô hình có một số tham số có giá trị thực.kkk Tuy nhiên, điều gì sẽ …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

Tôi có một mô hình để dự đoán quỹ đạo (x là hàm của thời gian) với một vài tham số. Hiện tại, tôi tính toán sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) giữa quỹ đạo dự đoán và quỹ đạo được ghi lại bằng thực nghiệm. Hiện tại, …

13 maximum-likelihood  curve-fitting 

Câu hỏi này được thúc đẩy bởi cái này . Tôi đã tra cứu hai nguồn và đây là những gì tôi tìm thấy. A. van der Vaart, Thống kê Assymptotic: Rất hiếm khi có thể tính toán một khả năng hồ sơ một cách rõ ràng, nhưng đánh giá …

13 estimation  maximum-likelihood  likelihood  asymptotics  profile-likelihood 

Tôi đang cố gắng hiểu hồi quy logistic Firth (phương pháp xử lý tách hoàn toàn / hoàn chỉnh hoặc gần như hoàn toàn trong hồi quy logistic) để tôi có thể giải thích nó cho người khác bằng các thuật ngữ đơn giản. Có ai có một lời giải …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

MLE = Ước tính khả năng tối đa MAP = Tối đa một posteriori MLE trực quan / ngây thơ ở chỗ nó chỉ bắt đầu với xác suất quan sát được đưa ra tham số (tức là hàm khả năng) và cố gắng tìm tham số phù hợp nhất …

13 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

Nhìn chung, có vẻ như phương pháp của các khoảnh khắc chỉ khớp với giá trị trung bình của mẫu được quan sát hoặc phương sai với các khoảnh khắc lý thuyết để có được ước tính tham số. Điều này thường giống như MLE cho các gia đình theo …

13 maximum-likelihood  method-of-moments 

Tiền đề: đây có thể là một câu hỏi ngu ngốc. Tôi chỉ biết các tuyên bố về tính chất tiệm cận MLE, nhưng tôi không bao giờ nghiên cứu các bằng chứng. Nếu tôi làm vậy, có lẽ tôi sẽ không hỏi những câu hỏi này, hoặc tôi có …

12 maximum-likelihood  model  asymptotics 

Lý lịch: Tôi đang cố gắng theo dõi đánh giá của MLE về ước tính MLE cho GLM . Tôi hiểu những điều cơ bản của dự MLE: likelihood, score, quan sát và dự kiến Fisher informationvà Fisher scoringkỹ thuật. Và tôi biết làm thế nào để chứng minh hồi …

12 regression  generalized-linear-model  maximum-likelihood  link-function  irls 

Đặt là phân phối chung của hai biến phân loại , với . Giả sử mẫu được rút ra từ phân phối này, nhưng chúng tôi chỉ được tính tổng số biên, cụ thể là cho :px,ypx,yp_{x,y}X,YX,YX,Yx,y∈{1,…,K}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\}nnnj=1,…,Kj=1,…,Kj=1,\ldots,K Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j),Sj=∑i=1nδ(Xi=l),Tj=∑i=1nδ(Yi=j), S_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(X_i=l)}, T_j = \sum_{i=1}^{n}{\delta(Y_i=j)}, Công cụ ước tính khả năng …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

Tôi đang cố gắng tính toán khả năng ghi nhật ký cho hồi quy bình phương nhỏ nhất phi tuyến tổng quát cho hàm tối ưu hóa bởi hàm trong gói R , sử dụng ma trận hiệp phương sai được tạo bởi khoảng cách trên cây aa phát sinh …

12 r  maximum-likelihood  least-squares  nonlinear-regression  mixed-model 

Tôi đang sử dụng Bayes để giải quyết vấn đề phân cụm. Sau khi thực hiện một số tính toán, tôi kết thúc với sự cần thiết phải đạt được tỷ lệ của hai xác suất: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) để có thể có đượcP(H|D)P(H|D)P(H|D) . Những xác suất này có được bằng …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

Tôi có một số câu hỏi khái niệm đơn giản mà tôi muốn làm rõ về MLE (Ước tính khả năng tối đa), và nó có liên kết gì, nếu có, với EM (Tối đa hóa kỳ vọng). Theo tôi hiểu, nếu ai đó nói "Chúng tôi đã sử dụng …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

Tôi đến từ câu hỏi này trong trường hợp bất kỳ ai muốn đi theo lối mòn. Về cơ bản tôi có một tập dữ liệu ΩΩ\Omega gồm NNN đối tượng trong đó mỗi đối tượng có một số giá trị đo được cho kèm theo (hai trong trường hợp …

12 probability  maximum-likelihood  kernel-smoothing  numerical-integration 

Nếu ai đó nói "Phương pháp đó sử dụng MLE ước tính điểm cho tham số tối đa hóa P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) , do đó, nó là thường xuyên; và hơn nữa nó không phải là Bayes." bạn có đồng ý không Cập nhật trên nền : Gần đây tôi đã đọc …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical