Вопросы с тегом «maximum-likelihood»

18
REML или ML для сравнения двух моделей смешанных эффектов с разными фиксированными эффектами, но с одинаковым случайным эффектом?

Справочная информация: Примечание: мой набор данных и r-код включены ниже текста Я хочу использовать AIC для сравнения двух моделей смешанных эффектов, сгенерированных с использованием пакета lme4 в R. Каждая модель имеет один фиксированный эффект и один случайный эффект. Фиксированный эффект...

18
Полная информация о максимальной вероятности пропущенных данных в R

Контекст : иерархическая регрессия с некоторыми отсутствующими данными. Вопрос : Как использовать оценку максимальной вероятности полной информации (FIML) для устранения пропущенных данных в R? Есть ли пакет, который вы бы порекомендовали, и каковы типичные шаги? Онлайн-ресурсы и примеры также...

18
Использование lmer для прогноза

Здравствуйте, у меня есть две проблемы, которые звучат как естественные кандидаты для многоуровневых / смешанных моделей, которые я никогда не использовал. Более простой и тот, который я надеюсь попробовать в качестве введения, заключается в следующем: данные выглядят как множество строк в форме x...

18
MLE против наименьших квадратов в подходящих распределениях вероятностей

На основании нескольких статей, книг и статей, которые я прочитал, у меня сложилось впечатление, что рекомендуемый способ подбора распределения вероятностей для набора данных - использование оценки максимального правдоподобия (MLE). Тем не менее, как физик, более интуитивный способ состоит в том,...

17
Невозможная проблема оценки?

Вопрос Дисперсия отрицательного биномиального (NB) распределения всегда больше его среднего значения. Когда среднее значение выборки превышает ее дисперсию, попытка подобрать параметры NB с максимальной вероятностью или с оценкой момента не удастся (решения с конечными параметрами не существует)....

17
Свойства логистических регрессий

Мы работаем с некоторыми логистическими регрессиями, и мы поняли, что средняя оценочная вероятность всегда равна доле вероятностей в выборке; то есть среднее значение подгонянных значений равно среднему значению по выборке. Кто-нибудь может объяснить мне причину или дать ссылку, где я могу найти...

17
моделирование случайных выборок с заданным MLE

Этот перекрестный вопрос, в котором задавался вопрос об имитации выборки с условием наличия фиксированной суммы, напомнил мне проблему, поставленную мне Джорджем Казеллой . Учитывая параметрическую модель f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta) и iid-образец из этой модели (X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n) , MLE...

17
Есть ли пример, где MLE дает необъективную оценку среднего значения?

Можете ли вы привести пример оценки MLE среднего значения, которое смещено? Я не ищу пример, который нарушает оценки MLE в целом, нарушая условия регулярности. Все примеры, которые я вижу в Интернете, относятся к расхождению, и я не могу найти ничего, связанного со средним значением. РЕДАКТИРОВАТЬ...

17
Идея и интуиция, стоящие за квазимаксимальной вероятностной оценкой (QMLE)

Вопрос (ы): В чем заключается идея и интуиция, лежащие в основе квазимаксимальной вероятностной оценки (QMLE; также известная как псевдо максимальная правдоподобная оценка, PMLE)? Что заставляет оценщик работать, когда фактическое распределение ошибок не соответствует предполагаемому распределению...

17
Почему именно используется наблюдаемая информация Фишера?

В стандартной настройке максимального правдоподобия (iid sample из некоторого распределения с плотностью f y ( y | θ 0 )) и в случае правильно заданной модели информация Фишера задается какY1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n}fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0}...

17
Как сделать оценку, когда доступна только сводная статистика?

Это частично мотивировано следующим вопросом и обсуждением после него. Предположим, что образец iid наблюдается, Xi∼F(x,θ)Xi∼F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta) . Цель состоит в том, чтобы оценить . Но оригинальный образец не доступен. Вместо этого мы имеем некоторую статистику выборки . Предположим, что...

17
Т-распределение Фиттинга в R: параметр масштабирования

Как мне подобрать параметры t-распределения, то есть параметры, соответствующие «среднему» и «стандартному отклонению» нормального распределения. Я предполагаю, что они называются «среднее» и «масштабирование / степени свободы» для t-распределения? Следующий код часто приводит к ошибкам «сбой...

17
Когда максимальное правдоподобие и метод моментов дают одинаковые оценки?

Мне задали этот вопрос на днях, и я никогда не рассматривал его раньше. Моя интуиция исходит из преимуществ каждого оценщика. Максимальная вероятность, предпочтительно, когда мы уверены в процессе генерирования данных, потому что, в отличие от метода моментов, он использует знания всего...

16
Разница остаточных стандартных ошибок между optim и glm

Я пытаюсь воспроизвести optimрезультаты простой линейной регрессии, снабженной glmили даже nlsR-функциями. Оценки параметров одинаковы, но оценка остаточной дисперсии и стандартные ошибки других параметров не одинаковы, особенно при небольшом размере выборки. Я полагаю, что это из-за различий в...

16
Почему нужно использовать REML (вместо ML) для выбора среди вложенных моделей var-covar?

Различные описания по выбору модели на случайные эффекты линейных смешанных моделей инструктируют использовать REML. Я знаю разницу между REML и ML на некотором уровне, но я не понимаю, почему REML следует использовать, потому что ML смещен. Например, неправильно ли проводить LRT для параметра...

16
MLE требует данных iid? Или просто независимые параметры?

Оценка параметров с использованием оценки максимального правдоподобия (MLE) включает в себя оценку функции правдоподобия, которая отображает вероятность появления выборки (X) в значения (x) в пространстве параметров (θ) при заданном семействе распределения (P (X = x | θ). ) по возможным значениям θ...

16
Когда работает максимальная вероятность, а когда нет?

Меня смущает метод максимального правдоподобия по сравнению, например, с вычислением среднего арифметического. Когда и почему максимальное правдоподобие дает «лучшие» оценки, чем, например, среднее арифметическое? Как это...

16
Наблюдаемая информационная матрица является последовательной оценкой ожидаемой информационной матрицы?

Я пытаюсь доказать, что наблюдаемая информационная матрица, оцененная по слабо непротиворечивой оценке максимального правдоподобия (MLE), является слабо непротиворечивой оценкой ожидаемой информационной матрицы. Это широко цитируемый результат, но никто не дает ссылку или доказательство (я...