Als «profile-likelihood» getaggte Fragen

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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, …
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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Warum gibt es einen Unterschied zwischen der manuellen Berechnung eines Konfidenzintervalls für eine logistische Regression von 95% und der Verwendung der Funktion confint () in R?
Sehr geehrte Damen und Herren, mir ist etwas Merkwürdiges aufgefallen, das ich Ihnen nicht erklären kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der manuelle Ansatz zur Berechnung eines Konfidenzintervalls in einem logistischen Regressionsmodell und die R-Funktion confint()unterschiedliche Ergebnisse liefern. Ich habe die angewandte logistische Regression von Hosmer & Lemeshow (2. Auflage) …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Erstellen von Konfidenzintervallen basierend auf der Profilwahrscheinlichkeit
In meinem Elementarstatistikkurs habe ich gelernt, wie man ein 95% iges Konfidenzintervall wie den Populationsmittelwert μμ\mu auf der Grundlage der asymptotischen Normalität für "große" Stichprobengrößen berechnet. Neben Resampling-Methoden (z. B. Bootstrap) gibt es einen anderen Ansatz, der auf der "Profilwahrscheinlichkeit" basiert . Könnte jemand diesen Ansatz erläutern? In welchen Situationen …
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Welche Beziehung besteht zwischen der Profilwahrscheinlichkeit und den Konfidenzintervallen?
Um dieses Diagramm zu erstellen, habe ich Zufallsstichproben unterschiedlicher Größe aus einer Normalverteilung mit Mittelwert = 0 und sd = 1 generiert. Die Konfidenzintervalle wurden dann unter Verwendung von Alpha-Grenzwerten zwischen 0,001 und 0,999 (rote Linie) mit der Funktion t.test () berechnet. Die Profilwahrscheinlichkeit wurde unter Verwendung des Codes berechnet, …
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Hessischer Wert der Profilwahrscheinlichkeit, der für die Standardfehlerschätzung verwendet wird
Diese Frage ist von dieser motiviert . Ich habe zwei Quellen nachgeschlagen und das habe ich gefunden. A. van der Vaart, Assymptotische Statistik: Es ist selten möglich, eine Profilwahrscheinlichkeit explizit zu berechnen, aber ihre numerische Auswertung ist oft machbar. Dann kann die Profilwahrscheinlichkeit dazu dienen, die Dimension der Wahrscheinlichkeitsfunktion zu …
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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 …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
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Wie kann ich 95% -Konfidenzintervalle mithilfe der Profilerstellung für Parameter schätzen, die durch Maximieren einer Log-Likelihood-Funktion mithilfe von Optim in R geschätzt werden?
Wie kann ich 95% -Konfidenzintervalle mithilfe der Profilerstellung für Parameter schätzen, die durch Maximieren einer Log-Likelihood-Funktion mithilfe von Optim in R geschätzt werden? Ich weiß, dass ich die Kovarianzmatrix durch Invertieren des Hessischen asymptotisch schätzen kann , aber ich bin besorgt, dass meine Daten nicht den Annahmen entsprechen, die für …
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