maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

मेरे वास्तविक प्रश्न अंतिम दो पैराग्राफ में हैं, लेकिन उन्हें प्रेरित करने के लिए: यदि मैं एक यादृच्छिक चर के अर्थ का अनुमान लगाने का प्रयास कर रहा हूं जो एक ज्ञात चर के साथ एक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है, तो मैंने पढ़ा है कि एक समान वितरण …

11 bayesian  maximum-likelihood  posterior  frequentist 

मान लें कि हमारे पास एक द्विभाजित सामान्य वितरण से एक यादृच्छिक नमूना है जिसमें शून्य और साधन के रूप में शून्य हैं, इसलिए एकमात्र अज्ञात पैरामीटर सहसंयोजक है। कोविर्सियस का MLE क्या है? मुझे पता है कि यह जैसा कुछ होना चाहिए लेकिन हम यह कैसे जानते हैं?1n∑nj=1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}x_j …

11 normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  bivariate 

तिरछा-सामान्य के लिए फॉर्मूला पैरामीटर अनुमान क्या हैं? यदि आप कर सकते हैं, तो MLE या माँ के माध्यम से व्युत्पत्ति भी बहुत अच्छी होगी। धन्यवाद संपादित करें । मेरे पास डेटा का एक सेट है जिसके लिए मैं प्लॉट द्वारा नेत्रहीन बता सकता हूं कि बाईं ओर थोड़ा तिरछा …

11 normal-distribution  maximum-likelihood  skewness  skew-normal 

मैं MLE सीखने के लिए एक अध्ययन योजना बनाने की कोशिश कर रहा हूं। ऐसा करने के लिए मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि एमयूएल को समझने के लिए कैलकुलस का न्यूनतम स्तर क्या है। क्या MLE को समझने के लिए कलन की मूल बातें (यानी …

11 estimation  mathematical-statistics  maximum-likelihood 

एआर ( ) मॉडल पर विचार करें (सादगी के लिए शून्य का मतलब मानते हुए):पीपीp एक्सटी=φ1एक्सटी - 1+ … +φपीएक्सटी - पी+εटीएक्सटी=φ1एक्सटी-1+...+φपीएक्सटी-पी+εटी x_t = \varphi_1 x_{t-1} + \dotsc + \varphi_p x_{t-p} + \varepsilon_t OLS आकलनकर्ता ( अधिकतम सशर्त संभावना के बराबर ) को पक्षपाती के रूप में जाना जाता है, …

11 time-series  maximum-likelihood  autoregressive  unbiased-estimator 

प्रश्न निम्नलिखित है: एन मान का एक यादृच्छिक नमूना पैरामीटर k = 3 के साथ एक नकारात्मक द्विपद वितरण से एकत्र किया जाता है। पैरामीटर की अधिकतम संभावना अनुमानक का पता लगाएं hood। इस अनुमानक की मानक त्रुटि के लिए एक असममित सूत्र का पता लगाएं। बताएं कि यदि पैरामीटर …

11 self-study  maximum-likelihood  negative-binomial 

शीर्षक यह सब कहता है। मैं समझता हूं कि यदि मॉडल की त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित किया जाता है, तो लेस्टर-स्क्वेयर और अधिकतम-संभावनाएं प्रतिगमन गुणांक के लिए समान परिणाम देगी। लेकिन, क्या होता है यदि त्रुटियों को सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है? दो विधियाँ अब …

10 regression  normal-distribution  maximum-likelihood  least-squares  error 

मान लीजिए ( एक्स), वाई)(X,Y)(X,Y) में पीडीएफ है चθ( एक्स , वाई) = ई- ( एक्स / θ + θ y)1x > 0 , y> 0,θ > ०fθ(x,y)=e−(x/θ+θy)1x>0,y>0,θ>0f_{\theta}(x,y)=e^{-(x/\theta+\theta y)}\mathbf1_{x>0,y>0}\quad,\,\theta>0 नमूना का घनत्व ( एक्स , वाई ) = ( एक्स )मैं, वाईमैं)1 ≤ i ≤ n(X,Y)=(Xi,Yi)1≤i≤n(\mathbf X,\mathbf Y)=(X_i,Y_i)_{1\le i\le n} …

10 maximum-likelihood  convergence  exponential  asymptotics  central-limit-theorem 

मैं sabermetrics के बारे में एक किताब पढ़ रहा हूं, विशेष रूप से वेन विंस्टन द्वारा मैथलेटिक्स, और पहले अध्याय में वह एक मात्रा का परिचय देता है जिसका उपयोग टीमों की जीत दर का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है: और वह है, यह जीत दर की …

10 maximum-likelihood  inference 

यह प्रश्न रॉबर्ट हॉग के परिचय से गणितीय सांख्यिकी के 6 वें संस्करण की समस्या 7.4.9 पेज 388 पर है। चलो आईआईडी साथ पीडीएफ हो शून्य कहीं और है, जहां ।X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\theta0 (क) MLE खोजें कीθ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (ख) है एक के लिए पर्याप्त आंकड़े ? क्यों ?θ^θ^\hat{\theta}θθ\theta (c) है अद्वितीय एमवीयू ऑफ …

10 self-study  maximum-likelihood  order-statistics  sufficient-statistics  umvue 

जहां इसलिए मैं एक द्विआधारी मॉडल है y∗1y1∗y_1^* अव्यक्त अप्रत्यक्ष चर और है y1∈{0,1}y1∈{0,1}y_1 \in \{0,1\} मनाया। y2y2y_2 यह निर्धारित करता है कि y1y1y_1 और z2z2z_2 इस प्रकार मेरा साधन है। तो संक्षेप में मॉडल है। y∗1y2y1===δ1z1+α1y2+u1δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v21[y∗>0]y1∗=δ1z1+α1y2+u1y2=δ21z1+δ22z2+v2=zδ+v2y1=1[y∗>0]\begin{eqnarray} y_1^*&=& \delta_1 z_1 + \alpha_1 y_2 + u_1 \\ y_2 &=& \delta_{21} z_1 …

10 maximum-likelihood  econometrics  probit 

मैं इस समस्या को हल करने के तरीके पर अटका हुआ हूं। तो, हमारे पास लिए यादृच्छिक चर, और दो क्रम हैं । अब, और पैरामीटर और साथ स्वतंत्र घातीय वितरण हैं । हालाँकि, हम और देखने के बजाय और निरीक्षण करते हैं ।XiXiX_iYiYiY_ii=1,...,ni=1,...,ni=1,...,nXXXYYYλλ\lambdaμμ\muXXXYYYZZZWWW Z=min(Xi,Yi)Z=min(Xi,Yi)Z=\min(X_i,Y_i) और W=1W=1W=1 यदि Zi=XiZi=XiZ_i=X_i और …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential  minimum 

मैं समझता हूं कि अगर मेरे दो मॉडल ए और बी हैं और ए को बी में नेस्टेड किया गया है, तो कुछ डेटा को देखते हुए, मैं एमएलई का उपयोग करके ए और बी के मापदंडों को फिट कर सकता हूं और सामान्यीकृत लॉग संभावना अनुपात परीक्षण लागू कर …

10 maximum-likelihood  model-selection  likelihood-ratio 

मैं अधिकतम संभावना अनुमानकों के स्पर्शोन्मुखी गुणों से संबंधित परिणामों के लिए एक अच्छे संदर्भ में दिलचस्पी रखता हूं। एक मॉडल जहां एक आयामी घनत्व है, और किसी नमूने के आधार MLE है से जहां है "सही" का मान । मेरी दिलचस्पी दो अनियमितताएँ हैं।च n ( x | θ …

10 maximum-likelihood  references 

मैं एक डेटा सेट पर काम कर रहा हूं। कुछ मॉडल पहचान तकनीकों का उपयोग करने के बाद, मैं ARIMA (0,2,1) मॉडल के साथ बाहर आया। मैंने अपने मूल डेटा सेट के 48 वें अवलोकन में एक अभिनव आउटलुक (आईओ) का पता लगाने के लिए आर में detectIOपैकेज TSAमें फ़ंक्शन …

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