likelihood पर टैग किए गए जवाब

विकिपीडिया पृष्ठ का दावा है कि संभावना और संभावना अलग अवधारणाओं रहे हैं। गैर-तकनीकी समानता में, "संभावना" आमतौर पर "संभाव्यता" का एक पर्याय है, लेकिन सांख्यिकीय उपयोग में परिप्रेक्ष्य में एक स्पष्ट अंतर है: संख्या जो कुछ मनाया परिणामों की संभावना है, जिसे पैरामीटर मानों के एक सेट के रूप …

474 probability  likelihood 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

क्या कारण है कि संभावना फ़ंक्शन एक पीडीएफ (प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन) नहीं है?

57 likelihood  pdf 

इस सवाल ने मुझे लंबे समय तक हैरान किया। मैं संभावना को अधिकतम करने में 'लॉग' के उपयोग को समझता हूं इसलिए मैं 'लॉग' के बारे में नहीं पूछ रहा हूं। मेरा सवाल यह है कि चूंकि लॉग लाइबिलिटी को अधिकतम करना "नेगेटिव लॉग लाइबिलिटी" (एनएलएल) को कम करने के …

47 maximum-likelihood  likelihood 

यदि रुचि केवल एक मॉडल के मापदंडों (बिंदुवार और / या अंतराल अनुमान) का अनुमान लगा रही है और पूर्व जानकारी विश्वसनीय, कमजोर नहीं है, (मुझे पता है कि यह थोड़ा अस्पष्ट है, लेकिन मैं एक परिदृश्य स्थापित करने की कोशिश कर रहा हूं जहां एक की पसंद है पहले …

44 bayesian  inference  prior  likelihood  information 

मोटे तौर पर एक पी-मूल्य बोलने से एक परिकल्पना (मॉडल) दिए गए प्रयोग के देखे गए परिणाम की संभावना मिलती है। इस संभावना (पी-वैल्यू) के बाद हम अपनी परिकल्पना (यह कितनी संभावना है) का न्याय करना चाहते हैं। लेकिन क्या यह अधिक स्वाभाविक नहीं होगा कि परिकल्पित परिकल्पना की संभावना …

43 likelihood  p-value 

उदाहरण के लिए, संभावना को कई तरीकों से परिभाषित किया जा सकता है: फ़ंक्शन से जो मैप्स से यानी ।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} यादृच्छिक समारोहL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) हम यह भी विचार कर सकते हैं कि संभावना केवल "मनाया गया" संभावनाL(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) व्यवहार में, संभावना केवल एक …

30 mathematical-statistics  likelihood  likelihood-ratio  parametric 

मान लें कि हमारे पास एक यादृच्छिक चर । यदि सही पैरामीटर था, तो संभावना फ़ंक्शन को अधिकतम और शून्य के बराबर व्युत्पन्न होना चाहिए। यह अधिकतम संभावना अनुमानक के पीछे मूल सिद्धांत है।X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 जैसा कि मैंने इसे समझा, फिशर जानकारी के रूप में परिभाषित किया गया है …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

मैंने ओवेन के अनुभवजन्य संभावना के बारे में सुना है, लेकिन हाल ही में जब तक मैंने ब्याज के एक कागज में इसे पार नहीं किया, तब तक कोई ध्यान नहीं दिया ( मेसर्सन एट अल। 2012 )। यह समझने के लिए मेरे प्रयासों में, मैं gleaned है कि मनाया …

28 bayesian  maximum-likelihood  nonparametric  likelihood  empirical-likelihood 

मेरे पास "सशर्त संभावना" और "संभावना" के बारे में एक सरल प्रश्न है। (मैं पहले ही इस सवाल का सर्वेक्षण कर चुका हूं लेकिन कोई फायदा नहीं हुआ।) यह संभावना पर विकिपीडिया पृष्ठ से शुरू होता है । वे यह कहते हैं: संभावना पैरामीटर मान का एक सेट की, , …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

यह एक आवर्ती प्रश्न है ( इस पोस्ट , इस पोस्ट और इस पोस्ट को देखें ), लेकिन मेरे पास एक अलग स्पिन है। मान लीजिए कि मेरे पास एक सामान्य MCMC नमूना से नमूनों का एक गुच्छा है। प्रत्येक नमूने के लिए θθ\theta , मैं लॉग संभावना का मूल्य …

24 machine-learning  bayesian  sampling  mcmc  likelihood 

मैं पहले , पीछे , संभावना और सीमांत संभावना के संदर्भ में बेयस प्रमेय की एक अंतर्ज्ञान आधारित समझ विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं । उसके लिए मैं निम्नलिखित समीकरण का उपयोग करता हूं: P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A)=P(A|B)P(B)P(A)P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} जहांAAAएक परिकल्पना या विश्वास काप्रतिनिधित्व करताहै औरडेटा या सबूत का प्रतिनिधित्व …

22 bayesian  likelihood  intuition 

कुछ स्रोतों का कहना है कि संभावना समारोह सशर्त संभावना नहीं है, कुछ का कहना है कि यह है। यह मेरे लिए बहुत उलझन की बात है। सबसे सूत्रों मैंने देखा है के अनुसार, पैरामीटर के साथ एक वितरण की संभावना θθ\theta , यह देखते हुए संभावना जन कार्यों का …

21 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  frequentist 

यदि पूर्व और संभावना एक-दूसरे से बहुत अलग हैं, तो कभी-कभी ऐसी स्थिति होती है जहां पोस्टीरियर दोनों में से किसी के समान नहीं होता है। उदाहरण के लिए देखें यह चित्र, जो सामान्य वितरण का उपयोग करता है। यद्यपि यह गणितीय रूप से सही है, यह मेरे अंतर्ज्ञान के …

21 bayesian  prior  posterior  likelihood 

मैं एक एल्गोरिथ्म लिख रहा हूं, जहां एक मॉडल दिया गया है, मैं डेटासेट की एक सूची के लिए संभावना की गणना करता हूं और फिर संभावना में से हर एक को सामान्य (संभाव्यता) करने की आवश्यकता होती है। तो कुछ [0.00043, 0.00004, 0.00321] की तरह परिवर्तित हो सकता है …

21 probability  normalization  likelihood  c++  arithmetic