Als «maximum-likelihood» getaggte Fragen

eine Methode zum Schätzen von Parametern eines statistischen Modells durch Auswahl des Parameterwerts, der die Wahrscheinlichkeit der Beobachtung der gegebenen Stichprobe optimiert.

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Was ist „eingeschränkte maximale Wahrscheinlichkeit“ und wann sollte es angewendet werden?
Ich habe in der Zusammenfassung dieses Papiers gelesen, dass: "Das Maximum Likelihood (ML) -Verfahren von Hartley aud Rao wird durch Anpassen einer Transformation von Patterson und Thompson modifiziert, bei der die Wahrscheinlichkeitsrendernormalität in zwei Teile aufgeteilt wird, von denen einer frei von festen Effekten ist. Die Maximierung dieses Teils ergibt …
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Generieren Sie eine Zufallsvariable mit einer definierten Korrelation zu einer oder mehreren vorhandenen Variablen.
Für eine Simulationsstudie muss ich Zufallsvariablen generieren, die eine vorab festgelegte (Populations-) Korrelation zu einer vorhandenen Variablen .Y.YY Ich sah in die RPakete copulaund CDVineder Zufall multivariate Verteilungen mit einer bestimmten Abhängigkeitsstruktur erzeugen kann. Es ist jedoch nicht möglich, eine der resultierenden Variablen an eine vorhandene Variable zu binden. Anregungen …
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Beispiele, bei denen die Methode der Momente in kleinen Stichproben die maximale Wahrscheinlichkeit übertrifft?
Maximum Likelihood Estimators (MLE) sind asymptotisch effizient; Wir sehen das praktische Ergebnis darin, dass sie selbst bei kleinen Stichprobengrößen oftmals besser abschätzen als die Momentenmethode (MoM) (wenn sie sich unterscheiden) Hier bedeutet "besser als" in dem Sinne, dass typischerweise eine geringere Varianz vorliegt, wenn beide unverzerrt sind, und typischerweise ein …
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Empfehlung für erweiterte Statistikbücher
Auf dieser Website gibt es mehrere Themen mit Buchempfehlungen zu Einführungsstatistiken und maschinellem Lernen. Ich suche jedoch nach einem Text zu erweiterten Statistiken, der nach Priorität geordnet ist: maximale Wahrscheinlichkeit, verallgemeinerte lineare Modelle, Hauptkomponentenanalyse, nichtlineare Modelle . Ich habe versucht, statistische Modelle von AC Davison, aber ehrlich gesagt musste ich …
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Grundlegende Frage zu Fisher Information Matrix und Beziehung zu hessischen und Standardfehlern
Ok, das ist eine ziemlich grundlegende Frage, aber ich bin ein bisschen verwirrt. In meiner Diplomarbeit schreibe ich: Die Standardfehler können durch Berechnung der Umkehrung der Quadratwurzel der diagonalen Elemente der (beobachteten) Fisher-Informationsmatrix ermittelt werden: sμ^,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*} Da der Optimierungsbefehl in R minimiert die (beobachtete) Fisher-Informationsmatrix durch Berechnung der …
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Warum minimieren wir die negative Wahrscheinlichkeit, wenn sie der Maximierung der Wahrscheinlichkeit entspricht?
Diese Frage hat mich lange Zeit verwirrt. Ich verstehe die Verwendung von "log" zur Maximierung der Wahrscheinlichkeit, daher frage ich nicht nach "log". Meine Frage ist, warum wir diese NLL erfunden haben, da die Maximierung der Protokollwahrscheinlichkeit der Minimierung der "negativen Protokollwahrscheinlichkeit" (NLL) entspricht. Warum nutzen wir die "positive Wahrscheinlichkeit" …
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Was sagt die Inverse der Kovarianzmatrix über Daten aus? (Intuitiv)
Ich bin neugierig auf die Natur von . Kann jemand etwas intuitives über "Was sagt Σ - 1 über Daten?"Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Bearbeiten: Danke für die Antworten Nach einigen großartigen Kursen möchte ich einige Punkte hinzufügen: Es ist ein Maß für Information, dh ist eine Informationsmenge entlang der Richtung x .xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}xxxx Dualität: …
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Intuition dahinter, warum Steins Paradoxon nur in Dimensionen gilt
Steins Beispiel zeigt, dass die maximale Wahrscheinlichkeitsschätzung von normalverteilten Variablen mit den Mitteln und Varianzen (unter einer Quadratverlustfunktion) unzulässig ist, wenn f . Einen guten Beweis finden Sie im ersten Kapitel von Large-Scale Inference: Empirische Bayes-Methoden zur Abschätzung, Prüfung und Vorhersage von Bradley Effron.μ 1 , … , μ n …
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Interpretation des log transformierten Prädiktors und / oder der Antwort
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als prozentuale Erhöhung interpretieren, …
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