maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

मैं अधिकतम संभावना आकलन के बारे में अध्ययन कर रहा हूं और मैंने पढ़ा है कि संभावना फ़ंक्शन प्रत्येक चर की संभावनाओं का उत्पाद है। यह उत्पाद क्यों है? योग क्यों नहीं? मैं Google पर खोज करने की कोशिश कर रहा हूं लेकिन मुझे कोई सार्थक उत्तर नहीं मिल रहा …

22 maximum-likelihood 

मापदंडों के अधिकतम संभावना अनुमान प्राप्त करना इतना सामान्य क्यों है, लेकिन आप वास्तव में संभावित संभावना पैरामीटर अनुमानों के बारे में कभी नहीं सुनते हैं (यानी, संभावना फ़ंक्शन के मोड के बजाय अपेक्षित मूल्य के आधार पर )? क्या यह मुख्य रूप से ऐतिहासिक कारणों से है, या अधिक …

22 probability  mathematical-statistics  maximum-likelihood  optimization  expected-value 

मैं एक गणितज्ञ स्व-अध्ययन के आँकड़े और विशेष रूप से भाषा के साथ संघर्ष कर रहा हूँ। मैं जिस पुस्तक का उपयोग कर रहा हूं, उसमें निम्नलिखित समस्या है: एक यादृच्छिक चर को रूप में दिया गया है, जिसे Alpha साथ वर्गीकृत किया गया है । (बेशक, आप इस प्रश्न …

21 maximum-likelihood 

स्वतंत्र टिप्पणियों के एक नमूने से मापदंडों के अधिकतम संभावना अनुमानों के लिए कौन से वितरण बंद-बंद समाधान हैं?

21 distributions  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

प्रसंग मल्टीवीरेट गॉसियन मशीन लर्निंग में अक्सर दिखाई देता है और निम्नलिखित परिणाम कई एमएल पुस्तकों और पाठ्यक्रमों में व्युत्पन्न के बिना उपयोग किए जाते हैं। आयामों के एक मैट्रिक्स XX\mathbf{X} के रूप में डेटा को देखते हुए , अगर हम यह मान लें कि डेटा एक -ariate Gaussian वितरण …

20 normal-distribution  maximum-likelihood  estimators  multivariate-normal 

मेरे लिए फ़्रीक्वेंटिस्ट आँकड़े निर्णय लेने के लिए पर्यायवाची हैं जो सभी संभावित नमूनों के लिए अच्छे हैं। यानी, एक frequentist फैसले के नियम हमेशा frequentist जोखिम है, जो एक नुकसान समारोह पर निर्भर करता है कम से कम करने की कोशिश करनी चाहिए एल और प्रकृति की सही स्थिति …

19 maximum-likelihood  frequentist 

नमस्ते को संशोधित अधिकतम संभावना विधि के लिए आकार और स्केल पैरामीटर प्राप्त करने के लिए दिखाया जा सकता है

19 r  maximum-likelihood  weibull 

मानकों का एक वेक्टर पर विचार करें के साथ, θ 1 ब्याज की पैरामीटर, और θ 2 एक उपद्रव पैरामीटर।(θ1,θ2)(θ1,θ2)(\theta_1, \theta_2)θ1θ1\theta_1θ2θ2\theta_2 यदि संभावना से डेटा का निर्माण किया है एक्स , के लिए प्रोफ़ाइल संभावना θ 1 के रूप में परिभाषित किया गया है एल पी ( θ 1 ; …

19 maximum-likelihood  likelihood  profile-likelihood 

मापदंडों का आकलन करने के लिए सांख्यिकी का 'मौलिक' विचार अधिकतम संभावना है । मैं सोच रहा हूं कि मशीन लर्निंग में क्या विचार है। Qn 1. क्या यह कहना उचित होगा कि मापदंडों का आकलन करने के लिए मशीन सीखने में 'मौलिक' विचार है: 'नुकसान के कार्य' [नोट: यह …

19 machine-learning  maximum-likelihood  loss-functions  pac-learning 

संदर्भ : कुछ गुम डेटा के साथ पदानुक्रमित प्रतिगमन। प्रश्न : R में अनुपलब्ध डेटा को संबोधित करने के लिए मैं पूरी जानकारी अधिकतम संभावना (FIML) आकलन का उपयोग कैसे करूँ? क्या कोई पैकेज है जिसे आप सुझाएंगे, और विशिष्ट चरण क्या हैं? ऑनलाइन संसाधन और उदाहरण भी बहुत उपयोगी …

19 r  maximum-likelihood  missing-data 

नमस्कार मुझे दो समस्याएं हैं जो बहुस्तरीय / मिश्रित मॉडल के लिए प्राकृतिक उम्मीदवारों की तरह लगती हैं, जिनका मैंने कभी उपयोग नहीं किया है। सरल, और एक है कि मैं एक परिचय के रूप में प्रयास करने की उम्मीद है, इस प्रकार है: डेटा प्रपत्र की कई पंक्तियों की …

18 r  mixed-model  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

पृष्ठभूमि: नोट: मेरे डेटासेट और आर-कोड पाठ के नीचे शामिल हैं मैं R. lme4 पैकेज का उपयोग करके उत्पन्न दो मिश्रित प्रभाव मॉडल की तुलना करने के लिए AIC का उपयोग करना चाहता हूं। प्रत्येक मॉडल में एक निश्चित प्रभाव और एक यादृच्छिक प्रभाव होता है। निश्चित प्रभाव मॉडल के …

18 maximum-likelihood  random-effects-model  fixed-effects-model  mixed-model  lme4-nlme 

कई पेपरों, पुस्तकों और मेरे द्वारा पढ़े गए लेखों के आधार पर मुझे जो धारणा मिली, वह यह है कि डेटा के एक सेट पर प्रायिकता वितरण को फिट करने का अनुशंसित तरीका अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) का उपयोग करके है। हालांकि, एक भौतिक विज्ञानी के रूप में, एक अधिक …

18 distributions  maximum-likelihood  least-squares  heteroscedasticity  fitting 

मुझे दूसरे दिन यह सवाल पूछा गया था और पहले कभी इस पर विचार नहीं किया था। मेरा अंतर्ज्ञान प्रत्येक अनुमानक के फायदे से आता है। अधिकतम संभावना तब होती है जब हम डेटा जनरेट करने की प्रक्रिया में आश्वस्त होते हैं क्योंकि, क्षणों की विधि के विपरीत, यह संपूर्ण …

17 mathematical-statistics  maximum-likelihood  estimators  method-of-moments