maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

क्या आप इस बात का एक MLE अनुमानक का उदाहरण प्रदान कर सकते हैं कि पक्षपाती है? मैं एक उदाहरण की तलाश नहीं कर रहा हूं जो नियमित परिस्थितियों का उल्लंघन करके सामान्य रूप से MLE अनुमानकों को तोड़ता है। सभी उदाहरण जो मैं इंटरनेट पर देख सकता हूं, वह …

17 maximum-likelihood  mean  bias 

यह क्रॉस वैलिडेटेड प्रश्न जो एक निश्चित राशि पर एक नमूना सशर्त का अनुकरण करने के बारे में पूछ रहा है, ने मुझे जॉर्ज कैसला द्वारा मेरे लिए निर्धारित एक समस्या की याद दिला दी । एक पैरामीट्रिक मॉडल f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) , और इस मॉडल से एक iid नमूना, , MLE …

17 maximum-likelihood  conditional-probability  random-variable  simulation  t-distribution 

सवाल एक नकारात्मक द्विपद (NB) वितरण का विचरण हमेशा अपने मतलब से अधिक होता है। जब किसी नमूने का माध्य उसके विचरण से अधिक होता है, तो अधिकतम संभावना के साथ या पल के आकलन के साथ NB के मापदंडों को फिट करने की कोशिश विफल हो जाएगी (परिमित मापदंडों …

17 estimation  maximum-likelihood  negative-binomial 

यह निम्नलिखित प्रश्न और इसके बाद की चर्चा से प्रेरित है । मान लीजिए कि नमूना देखा गया है, । लक्ष्य के लिए का अनुमान लगाना है । लेकिन मूल नमूना उपलब्ध नहीं है। इसके बजाय हमारे पास नमूना कुछ आँकड़े हैं । मान लीजिए कि निश्चित है। हम का …

17 estimation  maximum-likelihood 

हम कुछ लॉजिस्टिक रेजिमेंट्स के साथ काम कर रहे हैं और हमने महसूस किया है कि औसत अनुमानित संभावना हमेशा नमूने में लोगों के अनुपात के बराबर होती है; अर्थात्, सज्जित मूल्यों का औसत नमूने के औसत के बराबर है। क्या कोई मुझे कारण समझा सकता है या मुझे एक …

17 regression  logistic  modeling  generalized-linear-model  maximum-likelihood 

प्रश्न (प्रश्न): अर्ध अधिकतम संभावना अनुमान (QMLE; जिसे छद्म अधिकतम संभावना अनुमान, PMLE भी कहा जाता है) के पीछे विचार और अंतर्ज्ञान क्या है? जब वास्तविक त्रुटि वितरण मान त्रुटि वितरण से मेल नहीं खाता है, तो अनुमानक कार्य क्या करता है? विकिपीडिया साइट QMLE के लिए ठीक (संक्षिप्त, सहज, …

17 maximum-likelihood  references  intuition  quasi-likelihood 

मानक अधिकतम संभावना सेटिंग में (iid नमूना घनत्व ) के साथ कुछ वितरण से ) और सही ढंग से फिशर मॉडल के मामले में द्वारा जानकारी दी गई हैY1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n}fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0} I(θ)=−Eθ0[∂2θ2lnfy(θ)]I(θ)=−Eθ0[∂2θ2ln⁡fy(θ)]I(\theta) = -\mathbb{E}_{\theta_{0}}\left[\frac{\partial^{2}}{\theta^{2}}\ln f_{y}(\theta) \right] जहां उम्मीद डेटा को उत्पन्न करने वाले वास्तविक घनत्व के संबंध में लिया जाता …

17 maximum-likelihood  fisher-information 

मैं एक टी-वितरण के मापदंडों को कैसे फिट कर सकता हूं, अर्थात सामान्य वितरण के 'औसत' और 'मानक विचलन' के अनुरूप पैरामीटर। मुझे लगता है कि उन्हें टी-वितरण के लिए 'माध्य' और 'स्केलिंग / डिग्री ऑफ फ्रीडम' कहा जाता है? निम्न कोड में अक्सर 'अनुकूलन विफल' त्रुटियों का परिणाम होता …

17 r  distributions  maximum-likelihood  fitting  robust 

मैं के साथ पुन: पेश करने की कोशिश optimएक सरल रेखीय प्रतीपगमन के साथ लगे से परिणाम glmया यहाँ तक कि nlsआर कार्य करता है। पैरामीटर अनुमान समान हैं, लेकिन अवशिष्ट विचरण अनुमान और अन्य मापदंडों के मानक त्रुटियां विशेष रूप से समान नहीं हैं जब नमूना आकार कम होता …

16 r  maximum-likelihood  optimization 

मैं यह साबित करने की कोशिश कर रहा हूं कि अवलोकन किया गया सूचना मैट्रिक्स कमजोर रूप से अधिकतम अधिकतम संभावना अनुमानक (एमएलई) पर मूल्यांकन किया गया है, यह अपेक्षित सूचना मैट्रिक्स का कमजोर संगत आकलनकर्ता है। यह एक व्यापक रूप से उद्धृत परिणाम है, लेकिन कोई भी एक संदर्भ …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

अधिकतम संभावना अनुमान (MLE) का उपयोग करते हुए मापदंडों का अनुमान लगाना, संभावना फ़ंक्शन का मूल्यांकन करना शामिल है, जो पैरामीटर स्पेस (θ) पर मान (x) के लिए नमूना वितरण की संभावना को मैप करता है (θ) एक वितरण परिवार (P (X = x) | ) right के संभावित मूल्यों …

16 maximum-likelihood 

एकतरफा घातीय हॉक्स प्रक्रिया एक आत्म-रोमांचक बिंदु प्रक्रिया है जिसमें एक घटना आगमन दर है: λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti&lt;tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu + \sum\limits_{t_i<t}{\alpha e^{-\beta(t-t_i)}} जहां घटना के आगमन का समय है।t1,..tnt1,..tn t_1,..t_n लॉग संभावना फ़ंक्शन है −tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln(μ+αe−β(tj−ti))−tnμ+αβ∑(e−β(tn−ti)−1)+∑i&lt;jln⁡(μ+αe−β(tj−ti)) - t_n \mu + \frac{\alpha}{\beta} \sum{( e^{-\beta(t_n-t_i)}-1 )} + \sum\limits_{i<j}{\ln(\mu+\alpha e^{-\beta(t_j-t_i)})} जिसे पुनरावर्ती रूप से …

16 maximum-likelihood  stochastic-processes  likelihood 

मैं अधिकतम संभावना पद्धति के बारे में उलझन में हूं, जैसे कि अंकगणितीय माध्य की गणना। कब और क्यों अधिकतम संभावना उदाहरण के अंकगणित की तुलना में "बेहतर" अनुमानों का उत्पादन करती है? यह कैसे सत्यापित होता है?

16 maximum-likelihood 

दोनों विधियों के समर्थक और विपक्ष क्या हैं?

16 maximum-likelihood  predictive-models  optimization  gradient-descent 

रैखिक मिश्रित मॉडल के यादृच्छिक प्रभावों पर मॉडल चयन पर विभिन्न विवरण REML का उपयोग करने का निर्देश देते हैं। मैं कुछ स्तर पर REML और ML के बीच अंतर जानता हूं, लेकिन मुझे समझ नहीं आता कि REML का उपयोग क्यों किया जाना चाहिए क्योंकि ML पक्षपाती है। उदाहरण …

16 mixed-model  maximum-likelihood  unbiased-estimator  likelihood-ratio  reml