Statistiken und Big Data identifiability

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Ich weiß, dass mit einem Modell, das nicht identifizierbar ist, die Daten durch mehrere unterschiedliche Zuweisungen zu den Modellparametern generiert werden können. Ich weiß, dass es manchmal möglich ist, Parameter so einzuschränken, dass alle identifizierbar sind, wie im Beispiel in Cassella & Berger, 2. Aufl., Abschnitt 11.2. Wie kann ich …

38 identifiability

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Dirichlet-Prozesse für Clustering: Wie gehe ich mit Etiketten um?

F: Was ist die Standardmethode zum Clustering von Daten mithilfe eines Dirichlet-Prozesses? Bei Verwendung von Gibbs treten während der Probenahme Cluster auf und verschwinden. Außerdem haben wir ein Identifizierungsproblem, da die posteriore Verteilung für Cluster-Relabelings nicht relevant ist. Wir können also nicht sagen, welches der Cluster eines Benutzers ist, sondern …

14 bayesian clustering mcmc dirichlet-process identifiability

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r glmer-Warnungen: Modell konvergiert nicht und Modell ist nahezu nicht identifizierbar

Ich habe in diesem Forum Fragen dazu gesehen, und ich habe sie auch selbst in einem früheren Beitrag gestellt, aber ich konnte mein Problem immer noch nicht lösen. Deshalb versuche ich es erneut und formuliere die Frage diesmal so klar wie möglich mit möglichst detaillierten Informationen. Mein Datensatz enthält eine …

10 r lme4-nlme convergence glmm identifiability

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Identifizierbarkeit eines Zustandsraummodells (Dynamic Linear Model)

Nehmen Sie ein allgemeines lineares Gaußsches Zustandsraummodell (SSM) (auch bekannt als dynamisches lineares Modell DLM): Xt+1YVtWt=FXt+Vt=HXt+Wt∼N(0,Q)∼N(0,R)Xt+1=FXt+VtY=HXt+WtVt∼N(0,Q)Wt∼N(0,R)\begin{align} X_{t+1} &= FX_t + V_t \\ Y &= HX_t+W_t \\[10pt] V_t &\sim N(0,Q) \\ W_t &\sim N(0,R) \\ \end{align} Ich interessiere mich für die Unidentifizierbarkeitsprobleme im Zusammenhang mit diesen Modellen: Hamilton (1994) stellt fest, …

10 time-series bayesian kalman-filter state-space-models identifiability

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Definition der Softmax-Funktion

Diese Frage wird unter stats.stackexchange.com/q/233658 beantwortet Das logistische Regressionsmodell für die Klassen {0, 1} lautet P(y=1|x)=exp(wTx)1+exp(wTx)P(y=0|x)=11+exp(wTx)P(y=1|x)=exp⁡(wTx)1+exp⁡(wTx)P(y=0|x)=11+exp⁡(wTx) \mathbb{P} (y = 1 \;|\; x) = \frac{\exp(w^T x)}{1 + \exp(w^T x)} \\ \mathbb{P} (y = 0 \;|\; x) = \frac{1}{1 + \exp(w^T x)} Diese Wahrscheinlichkeiten summieren sich eindeutig zu 1. Durch Setzen von …

8 logistic neural-networks multinomial-logit softmax identifiability

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Identifizierbarkeit neuronaler Netzwerkmodelle

Es ist ziemlich intuitiv, dass die meisten Topologien / Architekturen neuronaler Netze nicht identifizierbar sind. Aber was sind einige bekannte Ergebnisse auf diesem Gebiet? Gibt es einfache Bedingungen, die eine Identifizierbarkeit ermöglichen / verhindern? Zum Beispiel, Alle Netzwerke mit nichtlinearen Aktivierungsfunktionen und mehr als einer verborgenen Schicht sind nicht identifizierbar …

8 neural-networks conv-neural-network rnn identifiability

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Identifizierung des Parameterproblems

Ich kämpfe immer darum, das wahre Wesen der Identifikation in der Ökonometrie zu erreichen. Ich weiß, dass wir angeben, dass ein Parameter (z. B. ) identifiziert werden kann, wenn wir durch einfaches Betrachten seiner (gemeinsamen) Verteilung auf den Wert des Parameters schließen können. In einem einfachen Fall von , wobei …

8 estimation identifiability

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Identifizierbarkeit in einem nichtlinearen Regressionsproblem

Angenommen, ich arbeite mit dem folgenden Modell yi=α(1−exp(−βti))+γ(1−exp(−δti))+εiyi=α(1−exp⁡(−βti))+γ(1−exp⁡(−δti))+εiy_i = \alpha(1-\exp(-\beta t_i))+\gamma(1-\exp(-\delta t_i)) + \varepsilon_i. Das εiεi\varepsilon_i sind iid Gauß mit dem Mittelwert Null und ich versuche, die besten Anpassungswerte von zu finden α,β,γ,δα,β,γ,δ\alpha,\beta,\gamma,\delta. Nehmen wir zur Verdeutlichung an, dies ist ein Modell für die Gesamtmenge einiger Bakterienarten mit zwei Unterarten, …

8 regression nonlinear-regression identifiability

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Wie kann ich feststellen, ob ein statistisches Modell „identifiziert“ ist?

Mein Ökonometrieprofessor verwendete im Unterricht den Begriff "identifiziert". Wir betrachten der Form wobei eine Zufallsvariable und ein zufälliger Fehlerterm ist. Unsere Regressionslinien haben die FormY=β0+β1X+UY=β0+β1X+UY = \beta_0 + \beta_1 X + UXXXUUUY=β0^+β1^XY=β0^+β1^XY = \hat{\beta_0}+\hat{\beta_1}X Er gab die folgende Definition von "identifiziert": β0β0\beta_0 , werden identifiziert, wenn ein Datensatz genügend Informationen …

7 regression econometrics model identifiability

Als «identifiability» getaggte Fragen