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.

2
Aide à la maximisation des attentes à partir du papier: comment inclure la distribution préalable?
La question est basée sur l'article intitulé: Reconstruction d'images en tomographie optique diffuse à l'aide du modèle couplé de transport et de diffusion radiatifs Lien de téléchargement Les auteurs appliquent l'algorithme EM avec régularisation de densité d'un vecteur inconnu pour estimer les pixels d'une image. Le modèle est donné parl1l1l_1μμ\mu …
1
Pourquoi les coefficients de régression linéaire et logistique ne peuvent-ils pas être estimés en utilisant la même méthode?
J'ai lu dans un livre d'apprentissage automatique que les paramètres de régression linéaire peuvent être estimés (entre autres méthodes) par descente de gradient, tandis que les paramètres de régression logistique sont généralement estimés par estimation de vraisemblance maximale. Est-il possible d'expliquer à un novice (moi) pourquoi nous avons besoin de …
1
Une estimation bayésienne avec un «a priori plat» est-elle identique à une estimation du maximum de vraisemblance?
En phylogénétique, les arbres phylogénétiques sont souvent construits à l'aide d'une analyse MLE ou bayésienne. Souvent, un a priori plat est utilisé dans l'estimation bayésienne. Si je comprends bien, une estimation bayésienne est une estimation de vraisemblance qui intègre un a priori. Ma question est, si vous utilisez un appartement …
1
Comment calculer la fonction de vraisemblance
La durée de vie de 3 composants électroniques est et . Les variables aléatoires ont été modélisées comme un échantillon aléatoire de taille 3 à partir de la distribution exponentielle avec le paramètre . La fonction de vraisemblance est, pourX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 F3( …
2
Estimation des paramètres avec des modèles linéaires généralisés
Par défaut, lorsque nous utilisons une glmfonction dans R, elle utilise la méthode des moindres carrés itérativement repondérés (IWLS) pour trouver l'estimation du maximum de vraisemblance des paramètres. Maintenant, j'ai deux questions. Les estimations IWLS garantissent-elles le maximum global de la fonction de vraisemblance? D'après la dernière diapositive de cette …
4
Modélisation pour les scores de football
Dans Dixon, Coles ( 1997 ), ils ont utilisé l'estimation du maximum de vraisemblance pour les deux modèles de Poisson indépendants modifiés en (4.3) pour modéliser les scores au soccer. J'essaie d'utiliser R afin de "reproduire" les paramètres alpha et bêta ainsi que les paramètres de l'effet home (p. 274, …
2
Comment un a priori uniforme conduit-il aux mêmes estimations du maximum de vraisemblance et du mode de postérieur?
J'étudie différentes méthodes d'estimation ponctuelle et je lis que lors de l'utilisation d'estimations MAP vs ML, lorsque nous utilisons un "a priori uniforme", les estimations sont identiques. Quelqu'un peut-il expliquer ce qu'est un a priori «uniforme» et donner des exemples (simples) de cas où les estimateurs MAP et ML seraient …
2
Trouver la variance de l'estimateur pour la probabilité maximale pour la distribution de Poisson
Si sont des distributions de Poisson iid avec le paramètre j'ai calculé que l'estimation du maximum de vraisemblance est pour les données . On peut donc définir l'estimateur correspondant Ma question est de savoir comment calculer la variance de cet estimateur?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots, K_nββ\betaβ^(k1,…,kn)=1n∑i=1nkiβ^(k1,…,kn)=1n∑i=1nki\hat\beta (k_1, \dots, k_n) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n k_ik1,…,knk1,…,knk_1, …
2
Comment puis-je estimer les intervalles de confiance à 95% en utilisant le profilage des paramètres estimés en maximisant une fonction log-vraisemblance en utilisant optim dans R?
Comment puis-je estimer les intervalles de confiance à 95% en utilisant le profilage des paramètres estimés en maximisant une fonction log-vraisemblance en utilisant optim dans R? Je sais que je peux estimer asymptotiquement la matrice de covariance en inversant la toile de jute , mais je crains que mes données …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.