Statistiken und Big Data likelihood-ratio

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Sowohl der Likelihood-Ratio-Test als auch der AIC sind Werkzeuge zur Auswahl zwischen zwei Modellen, und beide basieren auf der Log-Likelihood. Aber warum kann der Likelihood-Ratio-Test nicht verwendet werden, um zwischen zwei nicht verschachtelten Modellen zu wählen, während AIC dies kann?

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Warum ist der F-Test in linearen Gauß-Modellen am leistungsfähigsten?

Für ein lineares Gauß-Modell Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma G bei dem angenommen wird, dass μμ\mu in einem Vektorraum WWW und GGG die Standardnormalverteilung auf RnRn\mathbb{R}^n , ist die Statistik des FFF Tests für H0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\} wobei U⊂WU⊂WU \subset W ist ein Vektorraum, eine zunehmende Eins-zu-Eins-Funktion der Abweichungsstatistik : Woher wissen wir, dass …

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Warum können Likelihood-Ratio-Tests nicht für verschachtelte Modelle verwendet werden?

Genauer gesagt, warum haben die Likelihood-Ratio-Tests asymptotisch eine Verteilung, wenn die Modelle verschachtelt sind, aber dies gilt nicht mehr für die nicht verschachtelten Modelle? Ich verstehe, dass dies aus dem Wilks-Theorem folgt, aber leider verstehe ich seinen Beweis nicht .χ2χ2\chi^2

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Was sind die Regelmäßigkeitsbedingungen für den Likelihood Ratio-Test?

Kann mir bitte jemand sagen, wie die Regelmäßigkeitsbedingungen für die asymptotische Verteilung des Likelihood Ratio-Tests sind? Überall, wo ich hinschaue, steht geschrieben "Unter den Regelmäßigkeitsbedingungen" oder "Unter den probabilistischen Regelmäßigkeiten". Was genau sind die Bedingungen? Dass die erste und die zweite Log-Likelihood-Ableitung existieren und die Informationsmatrix nicht Null ist? Oder …

12 maximum-likelihood likelihood-ratio asymptotics

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Was passiert mit dem Wahrscheinlichkeitsverhältnis, wenn immer mehr Daten gesammelt werden?

Lassen Sie , g und h Dichten und nehme an, Sie haben x i ~ h , i ∈ N . Was passiert mit dem Wahrscheinlichkeitsverhältnis n ∏ i = 1 f ( x i )fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N} alsn→∞? (Konvergiert es? Zu was?)∏i=1nf(xi)g(xi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} n→∞n→∞n \rightarrow \infty …

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Was sind die "wünschenswerten" statistischen Eigenschaften des Likelihood-Ratio-Tests?

Ich lese einen Artikel, dessen Methode vollständig auf dem Likelihood-Ratio-Test basiert. Der Autor sagt, dass der LR-Test gegen einseitige Alternativen UMP ist. Er fährt fort, indem er das behauptet "... selbst wenn nicht gezeigt werden kann, dass es [der LR-Test] einheitlich am leistungsstärksten ist, hat der LR-Test oft wünschenswerte statistische …

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Vergleich von Regressionsmodellen anhand von Zähldaten

Ich habe kürzlich 4 multiple Regressionsmodelle für dieselben Prädiktor- / Antwortdaten angepasst. Zwei der Modelle passen zur Poisson-Regression. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Zwei der Modelle passen zu einer negativen binomialen Regression. library(MASS) …

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Generalisierter Log Likelihood Ratio Test für nicht verschachtelte Modelle

Ich verstehe, dass ich, wenn ich zwei Modelle A und B habe und A in B verschachtelt ist, anhand einiger Daten die Parameter von A und B mithilfe von MLE anpassen und den verallgemeinerten Log-Likelihood-Ratio-Test anwenden kann. Insbesondere sollte die Verteilung des Tests mit Freiheitsgraden sein, wobei die Differenz in …

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Likelihood Ratio Test und Wald Test liefern unterschiedliche Schlussfolgerungen für glm in R.

Ich reproduziere ein Beispiel aus verallgemeinerten, linearen und gemischten Modellen . Mein MWE ist unten: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- …

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Wie baue ich einen innovativen Ausreißer bei Beobachtung 48 in mein ARIMA-Modell ein?

Ich arbeite an einem Datensatz. Nachdem ich einige Modellidentifikationstechniken angewendet hatte, kam ich mit einem ARIMA (0,2,1) -Modell heraus. Ich habe die detectIOFunktion im Paket TSAin R verwendet, um bei der 48. Beobachtung meines ursprünglichen Datensatzes einen innovativen Ausreißer (IO) zu erkennen . Wie kann ich diesen Ausreißer in mein …

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Likelihood Ratio vs Wald Test

Nach dem, was ich gelesen habe, sind unter anderem auf der Website der UCLA-Statistikberatungsgruppe Likelihood-Ratio-Tests und Wald-Tests ziemlich ähnlich, wenn getestet wird, ob zwei glm-Modelle einen signifikanten Unterschied in der Passform für einen Datensatz aufweisen (entschuldigen Sie, wenn mein Wortlaut könnte ein bisschen aus sein). Im Wesentlichen kann ich zwei …

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Ich habe gerade zwei Millionen Regressionen durchgeführt - Integrierte Wahrscheinlichkeit

Ich arbeite derzeit daran, eine Methode zu implementieren, die in einem populären Artikel mit dem Titel "Ich habe gerade zwei Millionen Regressionen durchgeführt" verwendet wird. Die Grundidee dahinter ist, dass es bestimmte Fälle gibt, in denen nicht klar ist, welche Steuerelemente in das Modell aufgenommen werden sollen. In einem solchen …

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Benjamini-Hochberg-Abhängigkeitsannahmen gerechtfertigt?

Ich habe einen Datensatz, in dem ich auf signifikante Unterschiede zwischen drei Populationen in Bezug auf etwa 50 verschiedene Variablen teste. Ich mache dies einerseits mit Kruskal-Wallis-Tests und andererseits mit Likelihood-Ratio-Tests für verschachtelte GLM-Modellanpassungen (mit und ohne Population als unabhängige Variable). Als Ergebnis habe ich einerseits eine Liste von Kruskal-Wallis- …

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Müssen Nullzählungen für einen Likelihood-Ratio-Test von Poisson / Loglinear-Modellen angepasst werden?

Wenn die Kontingenztabelle Nullen enthält und wir verschachtelte Poisson / Loglinear-Modelle (unter Verwendung der R- glmFunktion) für einen Likelihood-Ratio-Test anpassen, müssen wir die Daten vor dem Anpassen der glm-Modelle anpassen (z. B. 1/2 zu allen hinzufügen) die zählt)? Natürlich können einige Parameter nicht ohne Anpassung geschätzt werden, aber wie wirkt …

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Messung der Anpassungsgüte in einem Modell, das zwei Verteilungen kombiniert

Ich habe Daten mit einem Doppelpeak, die ich zu modellieren versuche, und es gibt genügend Überlappungen zwischen den Peaks, sodass ich sie nicht unabhängig behandeln kann. Ein Histogramm der Daten könnte ungefähr so aussehen: Ich habe dafür zwei Modelle erstellt: eines verwendet zwei Poisson-Verteilungen und das andere verwendet zwei negative …

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Als «likelihood-ratio» getaggte Fragen