maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

सामान्य प्रश्न मान लें कि हमारे पास iid डेटा x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... स्ट्रीमिंग है। हम पुनरावर्ती रूप से के अधिकतम संभावना अनुमान की गणना करना चाहते हैं। । यही है, कंप्यूटेड होने के हम एक नया निरीक्षण x_n , और किसी भी तरह संवर्द्धित करने के लिए इच्छा …

15 maximum-likelihood  online 

क्रॉस सेक्शन और पैनल डेटा (पृष्ठ 357) के अपने इकोनोमेट्रिक एनालिसिस में जेफरी वोल्ड्रिज का कहना है कि अनुभवजन्य हेसियन "हम जिस विशेष नमूने के साथ काम कर रहे हैं, उसके लिए सकारात्मक निश्चितता, या सकारात्मक सकारात्मक भी नहीं है।" यह मेरे लिए गलत लगता है (संख्यात्मक समस्याओं के अलावा) …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

मैं सोच रहा हूं कि क्या आंकड़ों में कभी अधिकतम संभावना अनुमान का इस्तेमाल किया गया है। हम इसकी अवधारणा को सीखते हैं लेकिन मुझे आश्चर्य होता है कि यह वास्तव में कब उपयोग किया जाता है। यदि हम डेटा के वितरण को मान लेते हैं, तो हम दो मापदंडों …

14 estimation  maximum-likelihood 

θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn ‖ θ - θ * ‖∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVert आम तौर पर कम हो जाती है के रूप में हे ( 1 / √n )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n)। त्रिकोण असमानता और उम्मीद के गुणों का उपयोग करना, यह है कि इस त्रुटि दर है कि दोनों "पूर्वाग्रह" का तात्पर्य दिखाया जा सकता है‖ई θ …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

यह प्रश्न रैखिक मॉडल के किसी विशेष संस्करण में प्रतिबंधित अधिकतम संभावना (REML) अनुमान से संबंधित है: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), जहां X(α)X(α)X(\alpha) एक ( n×pn×pn \times p ) मैट्रिक्स द्वारा parametrized α∈Rkα∈Rk\alpha \in \mathbb R^k , के रूप में है Σ(α)Σ(α)\Sigma(\alpha) । ββ\beta …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

पुस्तक के पहले अध्याय में बीजगणितीय ज्यामिति और सांख्यिकीय शिक्षण सिद्धांत जो विभिन्न कार्यात्मक स्थान में अनुमानों के अभिसरण के बारे में बात करता है, इसमें उल्लेख किया गया है कि बायेसियन अनुमान श्वार्ट्ज वितरण टोपोलॉजी से मेल खाता है, जबकि अधिकतम गति का अनुमान सुपर-मानक टोपोलॉजी से मेल खाता …

14 bayesian  maximum-likelihood  statistical-learning 

वहाँ का उपयोग कर की तुलना में भ्रम का एक बहुत हो रहा है glmnetके भीतर caretएक इष्टतम लैम्ब्डा के लिए खोज करने के लिए और का उपयोग कर cv.glmnetएक ही काम करने के लिए। कई सवाल किए गए, उदाहरण के लिए: वर्गीकरण मॉडल train.glmnet बनाम cv.glmnet? कैरट के साथ …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

MLE = अधिकतम संभावना अनुमान एमएपी = अधिकतम एक बादरी MLE सहज / भोली है जिसमें यह केवल पैरामीटर (यानी संभावना फ़ंक्शन) दिए गए अवलोकन की संभावना के साथ शुरू होता है और अवलोकन के साथ पैरामीटर को सर्वश्रेष्ठ उच्चारण खोजने की कोशिश करता है । लेकिन यह पूर्व ज्ञान …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

बाइनरी परिणामों के साथ एक डेटा सेट को देखते हुए और कुछ भविष्यवाणिय मैट्रिक्स , मानक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल गुणांक के बीटा +1 {MLE } जो द्विपद संभावना को अधिकतम करता है। जब एक्स पूर्ण रैंक है \ बीटा_ {एमएलई} अद्वितीय है; जब पूर्ण पृथक्करण मौजूद नहीं है, तो यह …

13 logistic  maximum-likelihood  auc 

यह कुछ अजीब तरह का विचार है जो मैंने कुछ पुराने आँकड़ों की समीक्षा के दौरान किया था और किसी कारण से मैं उत्तर के बारे में सोच नहीं पा रहा था। एक सतत पीडीएफ हमें किसी भी सीमा में मानों के अवलोकन का घनत्व बताता है। उदाहरण के लिए …

13 normal-distribution  maximum-likelihood  pdf 

मैंने हाल ही में नैन्सी रीड, बैरंडॉफ़-नील्सन, रिचर्ड कॉक्स और कुछ पुराने पत्रों की समीक्षा की है, हाँ, अक्सर प्रतिमान में "सशर्त आक्षेप" की अवधारणा पर थोड़ा रोनाल्ड फिशर, जो कि प्रतीत होता है कि संदर्भ केवल विचार पर आधारित हैं नमूना स्थान का "प्रासंगिक सबसेट", संपूर्ण नमूना स्थान नहीं। …

13 confidence-interval  maximum-likelihood  inference 

मैंने विभिन्न स्थानों पर उल्लेख किया है कि ANOVA क्षणों की पद्धति का उपयोग करके अपना अनुमान लगाता है। मैं उस दावे से उलझन में हूं क्योंकि, भले ही मैं क्षणों की विधि से परिचित नहीं हूं, मेरी समझ यह है कि यह अधिकतम संभावना की विधि के बराबर और …

13 anova  mixed-model  maximum-likelihood  method-of-moments 

यह प्रश्न यहाँ टिप्पणियों में लंबी चर्चा से प्रेरित है: रैखिक प्रतिगमन सामान्य वितरण का उपयोग कैसे करता है? सामान्य रेखीय प्रतिगमन मॉडल में, सादगी के लिए यहां केवल एक भविष्यवक्ता के साथ लिखा गया है: जहां ज्ञात स्थिरांक हैं और शून्य-मतलब स्वतंत्र त्रुटि शब्द हैं। यदि हम इसके अलावा …

13 regression  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  least-squares 

प्रतिगमन करते समय यदि हम परिभाषा से जाते हैं: आंशिक संभावना, प्रोफाइल संभावना और सीमांत संभावना के बीच क्या अंतर है? वह, अधिकतम संभावना का पता लगाएं β और β जो अधिकतम L (θ, Lik | डेटा) को बढ़ाता है। जबकि, सीमांत संभावना हम इस तथ्य का दोहन करके संभावना …

13 regression  maximum-likelihood 

केंद्रित करने के बाद, दो माप x और ingx को संभावित घनत्व समारोह के साथ कॉची वितरण से स्वतंत्र अवलोकन माना जा सकता है: f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = 1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞&lt;x&lt;∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x < ∞ यह दिखाएं कि यदि का MLE of the 0 है, लेकिन यदि में दो MLE …

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