Questions marquées «maximum-likelihood»

une méthode d'estimation des paramètres d'un modèle statistique en choisissant la valeur du paramètre qui optimise la probabilité d'observer l'échantillon donné.

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Générer une variable aléatoire avec une corrélation définie avec une ou plusieurs variables existantes
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance donnée. Cependant, il n'est pas possible de fixer l'une …
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Des exemples où la méthode des moments peut battre le maximum de vraisemblance dans de petits échantillons?
Les estimateurs de maximum de vraisemblance (MLE) sont asymptotiquement efficaces; nous constatons le résultat pratique dans la mesure où elles donnent souvent de meilleurs résultats que les estimations fondées sur la méthode des moments (MoM) (lorsqu'elles diffèrent), même pour des échantillons de petite taille Ici, "mieux que" signifie "en général", …
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Recommandation de livres de statistiques avancées
Il existe plusieurs discussions sur ce site pour des recommandations de livres sur les statistiques d’introduction et l’apprentissage automatique, mais je cherche un texte sur les statistiques avancées, comprenant, par ordre de priorité: maximum de vraisemblance, modèles linéaires généralisés, analyse en composantes principales, modèles non linéaires . J'ai essayé les …
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Question de base sur la matrice d'information de Fisher et sa relation avec les erreurs standard et de hesse
Ok, c'est une question assez fondamentale, mais je suis un peu confus. Dans ma thèse j'écris: Les erreurs types peuvent être trouvées en calculant l'inverse de la racine carrée des éléments diagonaux de la matrice (observée) de Fisher Information: -logLI(μ,σ2)=H-1sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)−−−−−−√sμ^,σ^2=1I(μ^,σ^2)\begin{align*} s_{\hat{\mu},\hat{\sigma}^2}=\frac{1}{\sqrt{\mathbf{I}(\hat{\mu},\hat{\sigma}^2)}} \end{align*} Etant donné que la commande d'optimisation dans R …
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Que dit la matrice inverse de covariance à propos des données? (Intuitivement)
Je suis curieux de connaître la nature de . Quelqu'un peut-il dire quelque chose d'intuitif sur "Que dit propos des données?" Σ - 1Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Modifier: Merci pour les réponses Après avoir suivi d'excellents cours, j'aimerais ajouter quelques points: C'est une mesure d'information, c'est-à-dire que est la quantité d'informations le long …
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Interprétation du prédicteur et / ou de la réponse transformé par log
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme l'augmentation en pourcentage, mais comment cela change-t-il …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
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Pourquoi glmer n'atteint-il pas le maximum de vraisemblance (comme le prouve l'application d'une optimisation générique supplémentaire)?
Dériver numériquement les MLE de GLMM est difficile et, dans la pratique, je sais que nous ne devrions pas utiliser l'optimisation de la force brute (par exemple, en utilisant optimune méthode simple). Mais pour mon propre but éducatif, je veux l'essayer pour m'assurer de bien comprendre le modèle (voir le …
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