maximum-likelihood पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

शून्य फुलाया प्वासों प्रतिगमन मॉडल एक नमूने के लिए परिभाषित किया गया है द्वारा Y मैं = { 0 संभावना के साथ पी मैं + ( 1 - पी मैं ) ई - λ मैं कश्मीर के साथ संभाव्यता ( 1 - पी मैं ) e - λ i λ …

10 generalized-linear-model  maximum-likelihood  poisson-distribution  expectation-maximization  latent-variable 

मान लीजिए कि मैं iid का निरीक्षण करता हूं, और का परीक्षण करना चाहता हूं vech for for अनुरूप मैट्रिक्स और वेक्टर । क्या इस समस्या पर काम जाना जाता है?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa स्पष्ट (मुझे) प्रयास एक संभावना अनुपात परीक्षण के माध्यम से होगा, …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

मेरे स्कूल के वर्षों के दौरान और विश्वविद्यालय में आंकड़ों पर पर्याप्त पाठ्यक्रम हैं। मुझे अवधारणाओं की बहुत अच्छी समझ है, जैसे, CI, p-मान, सांख्यिकीय महत्व की व्याख्या, एकाधिक परीक्षण, सहसंबंध, सरल रैखिक प्रतिगमन (कम से कम वर्ग) (सामान्य रैखिक मॉडल), और परिकल्पना के सभी परीक्षण। मैं इसे पहले के …

10 bayesian  references  maximum-likelihood  generalized-linear-model 

अधिकतम संभावना के संदर्भ में वाल्ड, लिकेलिहुड रेशियो और लैग्रेग मल्टीप्लायर के परीक्षण विषम रूप से समतुल्य हैं। हालांकि, छोटे नमूनों के लिए, वे काफी भिन्न होते हैं, और कुछ मामलों में उनके परिणाम अलग-अलग होते हैं। उन्हें कैसे अस्वीकार किए जाने की संभावना के अनुसार रैंक किया जा सकता …

10 hypothesis-testing  maximum-likelihood 

एक मरीज अस्पताल में भर्ती है। उनके रहने की अवधि 2 चीजों पर निर्भर करती है: उनकी चोट की गंभीरता, और उनका कितना बीमा उन्हें अस्पताल में रखने के लिए भुगतान करने के लिए तैयार है। कुछ रोगियों को समय से पहले छोड़ दिया जाएगा अगर उनका बीमा उनके रहने …

10 maximum-likelihood  modeling 

मेरा प्रश्न मिंका के "एक डिरिचलेट डिस्ट्रिब्यूशन का अनुमान" पढ़ने से उत्पन्न होता है , जो यादृच्छिक वैक्टर की टिप्पणियों के आधार पर एक ड्यूरिचलेट वितरण के लिए अधिकतम-संभावना अनुमानक को प्राप्त करने के संदर्भ में प्रमाण के बिना निम्नलिखित बताता है: हमेशा घातीय परिवार के साथ, जब ढाल शून्य …

10 self-study  maximum-likelihood  exponential-family  sufficient-statistics 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए अधिकतम संभावना अनुमानक (MLE) पर तथ्य की एक जोड़ी को समझना चाहूंगा। क्या यह सच है कि, सामान्य रूप से, लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए MLE पक्षपाती है? मैं हाँ कहूँगा"। मुझे पता है, उदाहरण के लिए, नमूना आयाम MLEs के स्पर्शोन्मुख पूर्वाग्रह से संबंधित है। …

10 logistic  maximum-likelihood  unbiased-estimator  bias 

बायेसियन के बाद के पर विचार करें । Asymptotically, इसका अधिकतम MLE एस्टीमेट , जो कि अधिकतम करता है ।θ∣Xθ∣X\theta\mid Xθ^θ^\hat \thetaargminθfθ(X)argminθfθ(X)\operatorname{argmin}_\theta\, f_\theta(X) इन सभी अवधारणाओं-बायेसियन पुजारियों, संभावना को अधिकतम करते हुए - ध्वनि सुपर राजसी और सभी मनमाने ढंग से नहीं। दृष्टि में लॉग नहीं है। फिर भी MLE …

9 bayesian  maximum-likelihood  kullback-leibler 

Casella और बर्जर एमएल अनुमानक की अवर्णनीय संपत्ति इस प्रकार है: हालांकि, यह मुझे लगता है कि वे "संभावना" को परिभाषित करते हैं ηη\eta पूरी तरह से तदर्थ और निरर्थक तरीके से: अगर मैं साधारण केस व्हीटर में प्रायिकता सिद्धांत के बुनियादी नियम लागू करता हूं η=τ(θ)=θ2η=τ(θ)=θ2\eta=\tau(\theta)=\theta^2, मैं इसके बजाय …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  frequentist  invariance 

हस्ती और तिब्शीरानी ने अपनी पुस्तक के खंड 4.3.2 में उल्लेख किया है कि रैखिक प्रतिगमन सेटिंग में, सबसे कम वर्ग दृष्टिकोण वास्तव में अधिकतम संभावना का एक विशेष मामला है। हम इस परिणाम को कैसे साबित कर सकते हैं? पुनश्च: कोई गणितीय विवरण नहीं।

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

प्रश्न शीर्षक वाले कागज़ पर आधारित है: युग्मित विकिरण परिवहन-प्रसार मॉडल का उपयोग करते हुए फैलाना ऑप्टिकल टोमोग्राफी में छवि पुनर्निर्माण डाउनलोड लिंक लेखक ईएम एल्गोरिथ्म के साथ लागू होते हैं एल1l1l_1 अज्ञात वेक्टर का नियमितीकरण μμ\muएक छवि के पिक्सेल का अनुमान लगाने के लिए। द्वारा दिया गया मॉडल है …

9 self-study  bayesian  maximum-likelihood  expectation-maximization  moving-average 

मैंने एक मशीन लर्निंग बुक में पढ़ा कि रेखीय प्रतिगमन के मापदंडों का अनुमान ढाल के वंश द्वारा (अन्य तरीकों के बीच) लगाया जा सकता है, जबकि लॉजिस्टिक प्रतिगमन के मापदंडों का अनुमान आमतौर पर अधिकतम संभावना अनुमान द्वारा लगाया जाता है। क्या नौसिखिए (मुझे) को समझाना संभव है कि …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

मेरे पास एक मिश्रण मॉडल है जिसे मैं डेटा के एक सेट के अधिकतम संभावना अनुमानक को ढूंढना चाहता हूं xxxऔर आंशिक रूप से देखे गए डेटा का एक सेट । मैंने दोनों ई-स्टेप को लागू किया है ( दिए गए और करंट पैरामीटर्स की उम्मीद की गणना ), और …

9 maximum-likelihood  mixture  expectation-maximization 

Phylogenetics में, Mlog या बायेसियन विश्लेषण का उपयोग करते हुए अक्सर phylogenetic पेड़ों का निर्माण किया जाता है। अक्सर, एक फ्लैट पूर्व बायेसियन अनुमान में उपयोग किया जाता है। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, बायेसियन अनुमान एक संभावना अनुमान है जो एक पूर्व को शामिल करता है। मेरा प्रश्न …

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