maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

किसी दिए गए नमूने का अवलोकन करने की संभावना को अनुकूलित करने वाले पैरामीटर मान का चयन करके एक सांख्यिकीय मॉडल के मापदंडों का आकलन करने की एक विधि।

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MLE बनाम OLS का उपयोग करना
साधारण पशु वर्गों के बजाय अधिकतम संभावना अनुमान का उपयोग करना कब बेहतर होता है? प्रत्येक की ताकत और सीमाएं क्या हैं? मैं सामान्य परिस्थितियों में प्रत्येक का उपयोग करने के लिए व्यावहारिक ज्ञान इकट्ठा करने की कोशिश कर रहा हूं।

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रैखिक गौसियन कलमैन फ़िल्टर के लिए लॉजिकेलिहाइड पैरामीटर व्यास का अनुमान
मैंने कुछ कोड लिखे हैं जो कि n-आयामी राज्य वेक्टर के लिए रेखीय गॉसियन स्टेट स्पेस एनालिसिस के लिए कलमन फ़िल्टरिंग (कई अलग-अलग कलमन-प्रकार फ़िल्टर [सूचना फ़िल्टर एट अल।] का उपयोग करके) कर सकते हैं। फ़िल्टर बहुत अच्छा काम करते हैं और मुझे कुछ अच्छा आउटपुट मिल रहा है। हालाँकि, …

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एआईसी / बीआईसी: कितने मापदंडों के लिए एक क्रमचय की गणना करता है?
मान लीजिए कि मेरे पास एक मॉडल चयन समस्या है और मैं मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए एआईसी या बीआईसी का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं । यह उन मॉडलों के लिए सीधा है जिनके पास वास्तविक-मूल्यवान मापदंडों के कुछ नंबर हैं।kkk हालांकि, क्या होगा यदि हमारे …

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आरएमएसई से संभावना की गणना
मेरे पास कई मापदंडों के साथ एक प्रक्षेपवक्र (समय के एक समारोह के रूप में x) की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल है। फिलहाल, मैं अनुमानित प्रक्षेप पथ और प्रयोगात्मक रूप से दर्ज किए गए प्रक्षेपवक्र के बीच मूल माध्य वर्ग त्रुटि (RMSE) की गणना करता हूं। वर्तमान में, …

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प्रोफाइल की संभावना का हेसियन मानक त्रुटि अनुमान के लिए उपयोग किया जाता है
यह प्रश्न इसी से प्रेरित है । मैंने दो स्रोतों को देखा और यही मैंने पाया। ए वैन डेर वार्ट, एसिम्प्टोटिक सांख्यिकी: प्रोफ़ाइल संभावना को स्पष्ट रूप से गणना करना संभव नहीं है, लेकिन इसका संख्यात्मक मूल्यांकन अक्सर संभव है। फिर प्रोफाइल संभावना संभावना फ़ंक्शन के आयाम को कम करने …

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क्या मॉडल सही नहीं है, भले ही MLE का आकलन समान रूप से सामान्य और कुशल हो?
परिसर: यह एक मूर्खतापूर्ण प्रश्न हो सकता है। मैं केवल MLE असममित गुणों के बारे में कथन जानता हूं, लेकिन मैंने कभी प्रमाणों का अध्ययन नहीं किया। अगर मैंने किया, तो शायद मैं ये सवाल पूछ रहा हूँ, या शायद मुझे एहसास होगा कि इन सवालों से कोई मतलब नहीं …

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क्या आप एक GLM के MLE को खोजने के लिए IRLS विधि की सरल सहज व्याख्या दे सकते हैं?
पृष्ठभूमि: मैं प्रिंसटन की GLM के लिए MLE आकलन की समीक्षा का पालन ​​करने की कोशिश कर रहा हूं । मैं MLE आकलन की मूल बातें समझ: likelihood, score, मनाया जाता है और उम्मीद Fisher informationऔर Fisher scoringतकनीक। और मुझे पता है कि MLE आकलन के साथ सरल रेखीय प्रतिगमन …

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फर्थ लॉजिस्टिक रिग्रेशन की एक सैद्धांतिक समझ की तलाश
मैं फर्थ लॉजिस्टिक रिग्रेशन (लॉजिस्टिक रिग्रेशन में परफेक्ट / कम्प्लीट या क्वासी-कम्प्लीट सेपरेशन को हैंडल करने का तरीका) को समझने की कोशिश कर रहा हूं ताकि मैं इसे दूसरों को सरल शब्दों में समझा सकूं। क्या किसी के पास डमी-डाउन स्पष्टीकरण है कि संशोधन का अनुमान MLE को क्या बना …

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क्षणों की विधि क्या है और यह MLE से कैसे भिन्न है?
सामान्य तौर पर ऐसा लगता है कि क्षणों की विधि पैरामीटर मान प्राप्त करने के लिए केवल देखे गए नमूना माध्य या सैद्धांतिक क्षणों के विचरण से मेल खा रही है। यह अक्सर घातीय परिवारों के लिए MLE जैसा होता है, मैं इकट्ठा होता हूं। हालांकि, क्षणों की विधि की …

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संयुक्त वितरण के अधिकतम संभावना आकलनकर्ता ने केवल मामूली गणना दी
चलो दो स्पष्ट चर का एक संयुक्त वितरण हो , के साथ । कहते हैं कि वितरण इस वितरण से लिया गया था, लेकिन हमें केवल सी : के लिए मामूली गणना दी गई है। एक्स , वाई x , y ∈ { 1 , ... , कश्मीर } n …

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सामान्यीकृत गैर-कम से कम वर्गों प्रतिगमन (nlme) के लिए "हाथ से" लॉग-लाइक की गणना करें
मैं फंक्शन लिए कम से कम वर्ग प्रतिगमन के लिए लॉग- गणना करने का प्रयास कर रहा हूं । आर पैकेज में समारोह , विचरण सहप्रसरण आ वंशावली पेड़ (ब्राउनियन गति संभालने पर दूरी के द्वारा उत्पन्न मैट्रिक्स का उपयोग कर से पैकेज)। निम्नलिखित प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य आर कोड …

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पीडीएफ के अनुपात की संभावनाओं का अनुपात
मैं एक क्लस्टरिंग समस्या को हल करने के लिए Bayes का उपयोग कर रहा हूं। कुछ गणनाएं करने के बाद, मैं दो संभावनाओं के अनुपात को प्राप्त करने की आवश्यकता के साथ समाप्त होता हूं: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) प्राप्त करने में सक्षम होने के लिए । इन संभावनाओं को दो अलग 2D …

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क्या MLE का हमेशा मतलब है कि हम अपने डेटा के अंतर्निहित पीडीएफ को जानते हैं, और क्या EM का अर्थ है कि हम नहीं?
मेरे कुछ सरल वैचारिक प्रश्न हैं, जिन्हें मैं MLE (अधिकतम संभावना अनुमान) के बारे में स्पष्ट करना चाहूंगा, और ईएम (एक्सपेक्टेशन मैक्सिमाइजेशन) से इसका क्या लिंक है, यदि कोई है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, अगर कोई कहता है कि "हमने MLE का उपयोग किया है", क्या इसका मतलब …

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2 डी में कर्नेल घनत्व आकलनकर्ता को एकीकृत करना
मैं इस सवाल से आ रहा हूँ अगर कोई भी निशान का पालन करना चाहता है। मूल रूप से मेरे पास एक डेटा सेट है जो ऑब्जेक्ट्स से बना है, जहां प्रत्येक ऑब्जेक्ट में इसके साथ संलग्न मानों की संख्या दी गई है (दो इस मामले में):ΩΩ\OmegaNNN Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, …

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आप एक बिंदु का अनुमान है कि अधिकतम उपयोग करते हैं
अगर किसी ने कहा "यह विधि उस पैरामीटर के लिए MLE बिंदु अनुमान का उपयोग करती है जो The अधिकतम करता है, इसलिए यह अक्सरवादी है; और आगे यह बायेसियन नहीं है।"P(x|θ)पी(एक्स|θ)\mathrm{P}(x|\theta) क्या आप सहमत हैं? बैकग्राउंड पर अपडेट करें : मैंने हाल ही में एक पेपर पढ़ा है जो …

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