likelihood-ratio पर टैग किए गए जवाब

संभावना अनुपात दो मॉडलों (या एक मॉडल के भीतर एक अशक्त और वैकल्पिक पैरामीटर मूल्य) की संभावना का अनुपात है, जिसका उपयोग मॉडल की तुलना या परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है। यदि या तो मॉडल पूरी तरह से निर्दिष्ट नहीं है, तो सभी मुफ्त मापदंडों पर इसकी अधिकतम संभावना का उपयोग किया जाता है - इसे कभी-कभी सामान्यीकृत संभावना अनुपात कहा जाता है।

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गैर-नेस्टेड मॉडल चयन
संभावना अनुपात परीक्षण और एआईसी दोनों दो मॉडल के बीच चयन करने के लिए उपकरण हैं और दोनों लॉग-लाइबिलिटी पर आधारित हैं। लेकिन, AIC के दो गैर-नेस्टेड मॉडल के बीच चयन करने के लिए संभावना अनुपात परीक्षण का उपयोग क्यों नहीं किया जा सकता है?
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गाऊसी रैखिक मॉडल में एफ-परीक्षण सबसे शक्तिशाली क्यों है?
एक गाऊसी रेखीय मॉडल के लिए जहां कुछ वेक्टर अंतरिक्ष में झूठ माना जाता है और पर मानक सामान्य बंटन है , का आंकड़ा के लिए टेस्ट जहां एक सदिश जगह नहीं है, एक बढ़ती हुई में से एक-से-एक समारोह है विचलन आंकड़ा: हम यह कैसे जान सकते हैं कि …
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गैर-नेस्टेड मॉडल के लिए संभावना अनुपात परीक्षण का उपयोग क्यों नहीं किया जा सकता है?
अधिक विशेष रूप से, क्यों संभावना अनुपात परीक्षण asymptotically a वितरण है यदि मॉडल नेस्टेड हैं, लेकिन यह नहीं-नेस्टेड मॉडल के लिए अब ऐसा नहीं है? मैं समझता हूं कि यह विल्क्स प्रमेय से निकला है, लेकिन दुर्भाग्य से, मैं इसके प्रमाण को नहीं समझता ।χ2χ2\chi^2
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संभावना अनुपात परीक्षण के लिए नियमितता की स्थिति क्या है
क्या कोई मुझे बता सकता है कि लिक्लिऐलिटी रेशियो टेस्ट के स्पर्शोन्मुख वितरण के लिए नियमितता की स्थिति क्या है? हर जगह मैं देखता हूं, यह 'नियमित परिस्थितियों के तहत' या 'संभाव्य नियमितताओं के तहत' लिखा जाता है। क्या स्थितियाँ ठीक हैं? यह कि पहले और दूसरे लॉग-अप की संभावनाएं …
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अधिक से अधिक डेटा एकत्र होने की संभावना अनुपात क्या होता है?
चलो , और घनत्व हो सकता है और लगता है कि आपके पास , । क्या होता है संभावना अनुपात रूप में ? (यह क्या करता है?fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty उदाहरण के लिए, हम मान सकते हैं । सामान्य मामला भी रुचि का है।h=gh=gh …
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संभावना अनुपात परीक्षण के '' वांछनीय '' सांख्यिकीय गुण क्या हैं?
मैं एक लेख पढ़ रहा हूं, जिसकी विधि पूरी तरह से संभावना अनुपात परीक्षण पर आधारित है। लेखक का कहना है कि एक तरफा विकल्पों के खिलाफ एलआर परीक्षण यूएमपी है। वह दावा करके आगे बढ़ता है "... यहां तक ​​कि जब यह [LR परीक्षण] को समान रूप से सबसे …
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गणना डेटा पर प्रतिगमन मॉडल की तुलना करना
मैं हाल ही में एक ही भविष्यवक्ता / प्रतिक्रिया डेटा के लिए 4 कई प्रतिगमन मॉडल फिट करता हूं। दो मॉडल मैं पॉइसन प्रतिगमन के साथ फिट हूं। model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) …
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संभावना अनुपात परीक्षण और वाल्ड परीक्षण आर में चमक के लिए अलग निष्कर्ष प्रदान करते हैं
मैं सामान्यीकृत, रैखिक और मिश्रित मॉडल से एक उदाहरण प्रस्तुत कर रहा हूं । मेरा MWE नीचे है: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, …
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गैर-नेस्टेड मॉडल के लिए सामान्यीकृत लॉग संभावना अनुपात परीक्षण
मैं समझता हूं कि अगर मेरे दो मॉडल ए और बी हैं और ए को बी में नेस्टेड किया गया है, तो कुछ डेटा को देखते हुए, मैं एमएलई का उपयोग करके ए और बी के मापदंडों को फिट कर सकता हूं और सामान्यीकृत लॉग संभावना अनुपात परीक्षण लागू कर …
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मैं अपने ARIMA मॉडल में अवलोकन 48 में एक अभिनव रूपरेखा कैसे शामिल करूं?
मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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आई जस्ट रैन टू मिलियन रिग्रेसन - इंटीग्रेटेड लाइकेलहुड
मैं वर्तमान में "I Just Ran Two Million Regressions" नामक एक लोकप्रिय पेपर में प्रयुक्त विधि को लागू करने की कोशिश कर रहा हूं। इसके पीछे मूल विचार यह है कि ऐसे कुछ मामले हैं जहां यह स्पष्ट नहीं है कि मॉडल में कौन से नियंत्रण शामिल किए जाने चाहिए। …
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बेंजामिन-होचबर्ग निर्भरता मान्यताओं?
मेरे पास एक डेटा सेट है जहां मैं कुछ 50 अलग-अलग चर के संबंध में तीन आबादी के बीच महत्वपूर्ण अंतर के लिए परीक्षण करता हूं। मैं क्रुस्कल-वालिस परीक्षणों का उपयोग करता हूं, एक तरफ, और दूसरी ओर, नेस्टेड जीएलएम मॉडल फिट (आबादी के साथ और बिना एक स्वतंत्र चर …
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क्या शून्य गणना को पॉइसन / लॉगलाइनियर मॉडल के संभावना अनुपात परीक्षण के लिए समायोजित करने की आवश्यकता है?
यदि आकस्मिक तालिका में 0 हैं और हम glmसंभावित अनुपात परीक्षण के लिए नेस्टेड पॉइज़न / लॉगलाइनियर मॉडल (आर के फ़ंक्शन का उपयोग करके ) फिट कर रहे हैं , तो क्या हमें ग्लम मॉडल फिटिंग करने से पहले डेटा को समायोजित करने की आवश्यकता है (उदाहरण के लिए सभी …
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दो वितरणों को मिलाने वाले मॉडल में अच्छाई-की-फिट को मापना
मेरे पास एक डबल चोटी के साथ डेटा है जिसे मैं मॉडल करने की कोशिश कर रहा हूं, और चोटियों के बीच पर्याप्त ओवरलैप है कि मैं उन्हें स्वतंत्र रूप से इलाज नहीं कर सकता। डेटा का एक हिस्टोग्राम कुछ इस तरह दिख सकता है: मैंने इसके लिए दो मॉडल …
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