La razón de probabilidad es la razón de las probabilidades de dos modelos (o un valor de parámetro nulo y alternativo dentro de un solo modelo), que puede usarse para comparar o probar los modelos. Si alguno de los modelos no se especifica por completo, entonces se usa su máxima probabilidad sobre todos los parámetros libres; esto a veces se denomina razón de probabilidad generalizada.
Soy bastante evangelista con respecto al uso de razones de probabilidad para representar la evidencia objetiva a favor / en contra de un fenómeno dado. Sin embargo, hace poco aprendí que el factor Bayes cumple una función similar en el contexto de los métodos bayesianos (es decir, el anterior...
¿Por qué el estadístico de prueba de una prueba de razón de verosimilitud se distribuye chi-cuadrado? 2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χ2dfalt−dfnull2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm null\ model} ) \sim \chi^{2}_{df_{\rm...
La probabilidad podría definirse de varias maneras, por ejemplo: la función LLL de Θ × XΘ×X\Theta\times{\cal X} que mapea ( θ , x )(θ,x)(\theta,x) a L ( θ ∣ x )L(θ∣x)L(\theta \mid x) es decir, L : Θ × X→ RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} . la función aleatoria L ( ⋅ ∣...
En el famoso artículo de 1938 (" La distribución de la muestra grande de la razón de probabilidad para probar hipótesis compuestas ", Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks derivó la distribución asintótica de 2×LLR2×LLR2 \times LLR (relación de probabilidad logarítmica ) para...
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de...
Estoy estudiando árboles de clasificación y regresión, y una de las medidas para la ubicación dividida es el puntaje GINI. Ahora estoy acostumbrado a determinar la mejor ubicación dividida cuando el registro de la razón de probabilidad de los mismos datos entre dos distribuciones es cero, lo que...
He leído el lema de Neyman-Pearson del libro Introducción a la teoría de la estadística de Mood, Graybill y Boes. Pero no he entendido el lema. ¿Alguien puede explicarme el lema en palabras sencillas? ¿Qué dice? Lema de Neyman-Pearson: Sea una muestra aleatoria de , donde es uno de los dos...
He estado buscando modelos de efectos mixtos usando el paquete lme4 en R. Estoy usando principalmente el lmercomando, así que haré mi pregunta a través del código que usa esa sintaxis. Supongo que una pregunta fácil en general podría ser: ¿está bien comparar dos modelos construidos lmerutilizando...
Considere los siguientes datos de un diseño bidireccional dentro de los sujetos: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim...
Soy el autor del paquete ez para R, y estoy trabajando en una actualización para incluir el cálculo automático de las razones de probabilidad (LR) en la salida de ANOVA. La idea es proporcionar un LR para cada efecto que sea análogo a la prueba de ese efecto que logra el ANOVA. Por ejemplo, el LR...
Varias descripciones sobre la selección del modelo sobre los efectos aleatorios de los modelos lineales mixtos indican el uso de REML. Sé la diferencia entre REML y ML en algún nivel, pero no entiendo por qué REML debe usarse porque ML está sesgado. Por ejemplo, ¿es incorrecto realizar un LRT en un...
Estaba buscando formas de hacer una prueba de razón de probabilidad en R para comparar los ajustes del modelo. Primero lo codifiqué yo mismo, luego encontré la anova()función predeterminada y también lrtest()en el lmtestpaquete. Sin embargo, cuando verifiqué, anova()siempre produce un valor p...
Para un problema de inferencia dado, sabemos que un enfoque bayesiano generalmente difiere tanto en la forma como en los resultados de un enfoque fequentista. Los frecuentes (por lo general me incluyen a mí) a menudo señalan que sus métodos no requieren un previo y, por lo tanto, están más "basados...
Actualmente estoy revisando algunos trabajos y he encontrado lo siguiente, lo que me parece incorrecto. Se montan dos modelos mixtos (en R) con lmer. Los modelos no están anidados y se comparan mediante pruebas de razón de probabilidad. En resumen, aquí hay un ejemplo reproducible de lo que...
Tanto la prueba de razón de probabilidad como el AIC son herramientas para elegir entre dos modelos y ambos se basan en la probabilidad de registro. Pero, ¿por qué la prueba de razón de probabilidad no se puede usar para elegir entre dos modelos no anidados, mientras que AIC
¿Podría alguien decirme cuáles son las condiciones de regularidad para la distribución asintótica de la prueba de relación de probabilidad? Donde quiera que mire, está escrito 'Bajo las condiciones de regularidad' o 'bajo las regularidades probabilísticas'. ¿Cuáles son las condiciones...
Más específicamente, ¿por qué las pruebas de razón de probabilidad tienen una distribución asintóticamente si los modelos están anidados, pero este ya no es el caso para los modelos no anidados? Entiendo que esto se desprende del teorema de Wilks, pero desafortunadamente, no entiendo su prueba...
Y=μ+σGY=μ+σGY=\mu+\sigma Gμμ\muWWWGGGRnRn\mathbb{R}^nFFFH0:{μ∈U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂WU⊂WU \subset Wf=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=ϕ(2logsupμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu...
Permiten , y sean densidades y supongamos que tiene , . ¿Qué sucede con la razón de probabilidad como ? (¿Converge? ¿A qué?)fffggghhhxi∼hxi∼hx_i \sim hi∈Ni∈Ni \in \mathbb{N}∏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 Por ejemplo, podemos suponer...
Recientemente ajusté 4 modelos de regresión múltiple para los mismos datos de predicción / respuesta. Dos de los modelos que calzo con regresión de Poisson. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2,...