maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

उत्तरजीविता विश्लेषण में, आप एक आरवी के अस्तित्व के समय को तेजी से वितरित करने के लिए । अब ध्यान में रखते हुए कि मेरे पास rv के "परिणाम" हैं । इन परिणामों के केवल कुछ अनुपात वास्तव में "पूरी तरह से महसूस किए गए" हैं, अर्थात शेष अवलोकन अभी …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

3 इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों के जीवनकाल हैं X1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5, तथा X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1। पैरामीटर के साथ घातांक वितरण से THe यादृच्छिक चर को आकार 3 के यादृच्छिक नमूने के रूप में तैयार किया गया थाθθ\theta। संभावना समारोह, के लिए हैθ >0θ>0\theta > 0 च3( x | θ …

9 distributions  maximum-likelihood  exponential 

डिफ़ॉल्ट रूप से जब हम glmR में किसी फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, तो यह अधिकतम पुनरावृत्ति अनुमानों को खोजने के लिए पुनरावृत्त कम से कम वर्ग (IWLS) विधि का उपयोग करता है। अब मेरे दो सवाल हैं। क्या IWLS अनुमान संभावना फ़ंक्शन की वैश्विक अधिकतम गारंटी देता है? इस …

9 r  estimation  generalized-linear-model  maximum-likelihood  optimization 

यह एक मध्यावधि परीक्षा के लिए एक अभ्यास समस्या है। समस्या एक ईएम एल्गोरिथ्म उदाहरण है। मुझे भाग (एफ) से परेशानी हो रही है। मैं भागों (ए) को पूरा करने के लिए (ए) सूचीबद्ध करता हूं और मामले में मैंने पहले गलती की है। चलो X1,…,Xnएक्स1,...,एक्सnX_1,\ldots,X_n दर के साथ स्वतंत्र …

9 self-study  maximum-likelihood  latent-variable  expectation-maximization 

मैं MLE के बारे में एक फिटेड डिस्ट्रिब्यूशन जेनरेट करने की विधि के रूप में पढ़ रहा हूं। मुझे यह कहते हुए एक बयान आया कि अधिकतम संभावना का अनुमान है "सामान्य वितरण लगभग है।" इसका मतलब यह है कि अगर मैं अपने डेटा और वितरण के परिवार पर MLE …

9 normal-distribution  estimation  maximum-likelihood 

डिक्सन, कोल्स ( 1997 ) में, उन्होंने फुटबॉल में स्कोर मॉडल करने के लिए (4.3) में दो संशोधित स्वतंत्र पॉइसन मॉडल के लिए अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग किया है। मैं अल्फा और बीटा के साथ-साथ घरेलू प्रभाव मापदंडों (पृष्ठ 274, तालिका 4) को "पुन: पेश" करने के लिए आर …

9 r  modeling  maximum-likelihood  games 

मैं विभिन्न बिंदु अनुमान विधियों का अध्ययन कर रहा हूं और पढ़ता हूं कि जब एमएपी बनाम एमएल अनुमानों का उपयोग करते समय, जब हम "वर्दी पहले" का उपयोग करते हैं, तो अनुमान समान हैं। क्या कोई समझा सकता है कि पूर्व में "वर्दी" क्या है और कुछ (सरल) उदाहरण …

9 machine-learning  probability  bayesian  estimation  maximum-likelihood 

अगर क1, … ,कnक1,...,कnK_1, \dots, K_n पैरामीटर के साथ iid पॉइसन वितरण हैं ββ\beta मैंने काम किया है कि अधिकतम संभावना अनुमान है β^(क1, …,कn) =1nΣमैं = १nकमैंβ^(क1,...,कn)=1nΣमैं=1nकमैं\hat\beta (k_1, \dots, k_n) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_i डेटा के लिए क1, … ,कnक1,...,कnk_1, \dots, k_n। इसलिए हम संबंधित अनुमानक को परिभाषित कर …

9 variance  maximum-likelihood  poisson-distribution 

मैं वर्तमान में मार्कोव जंजीरों के साथ काम कर रहा हूं और कई स्रोतों द्वारा सुझाए गए संक्रमण संभावनाओं का उपयोग करके अधिकतम संभावना अनुमान की गणना करता हूं (जैसे, एक से दूसरे नोड्स में कुल संक्रमणों की संख्या से विभाजित बी से संक्रमण की संख्या)। अब मैं MLE के …

9 maximum-likelihood  markov-process  likelihood 

मैं आर में आशा का उपयोग करके लॉग-लाइक फ़ंक्शन को अधिकतम करने के लिए अनुमानित मापदंडों का उपयोग करके 95% विश्वास अंतराल का अनुमान कैसे लगा सकता हूं? मुझे पता है कि मैं हेसियन को निष्क्रिय करके सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगा सकता हूं , लेकिन मुझे चिंता है कि …

9 r  confidence-interval  maximum-likelihood  optimization  profile-likelihood 

मान लीजिए कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल जो सभी मानक प्रतिगमन (गॉस-मार्कोव) मान्यताओं को पूरा करता है। हम में रुचि रखते हैं ।yi=β0+β1xi+ϵiyi=β0+β1xi+ϵiy_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_iθ=1/β1θ=1/β1\theta = 1/\beta_1 प्रश्न 1: अच्छी तरह से परिभाषित होने के लिए के वितरण के लिए कौन सी धारणाएं आवश्यक …

9 regression  distributions  maximum-likelihood  bootstrap 

मुझे एक सकारात्मक पैरामीटर बारे में अनुमान लगाने की आवश्यकता है । सकारात्मकता का वर्णन करने के लिए मैंने पुन: व्यवस्थित किया । MLE रूटीन का उपयोग करके मैंने q के लिए बिंदु अनुमान और एसई की गणना की । MLE की व्युत्क्रम संपत्ति सीधे मुझे p के लिए एक …

9 maximum-likelihood  standard-error  delta-method