Para hacer este gráfico, generé muestras aleatorias de diferente tamaño a partir de una distribución normal con media = 0 y sd = 1. Los intervalos de confianza se calcularon utilizando valores de corte alfa que van desde .001 a .999 (línea roja) con la función t.test (), la probabilidad de perfil...
La impresión que obtuve, en base a varios documentos, libros y artículos que he leído, es que la forma recomendada de ajustar una distribución de probabilidad en un conjunto de datos es mediante el uso de la estimación de máxima verosimilitud (MLE). Sin embargo, como físico, una forma más intuitiva...
Hola, tengo dos problemas que suenan como candidatos naturales para modelos multinivel / mixtos, que nunca he usado. El más simple, y que espero probar como introducción, es el siguiente: los datos parecen muchas filas del formulario x y innergroup outergroup donde x es una covariable numérica...
Estoy tratando de entender a un nivel más profundo la ubicuidad de la probabilidad logarítmica (y quizás más generalmente la probabilidad logarítmica) en estadística y teoría de la probabilidad. Las probabilidades de registro se muestran por todas partes: generalmente trabajamos con la probabilidad...
Contexto : regresión jerárquica con algunos datos faltantes. Pregunta : ¿Cómo uso la estimación de máxima probabilidad de información completa (FIML) para abordar los datos faltantes en R? ¿Hay un paquete que recomendaría y cuáles son los pasos típicos? Los recursos y ejemplos en línea también...
A menudo se argumenta que el marco bayesiano tiene una gran ventaja en la interpretación (más frecuente), porque calcula la probabilidad de un parámetro dados los datos - lugar de como en el marco frecuentista. Hasta aquí todo bien.p(θ|x)p(θ|x)p(\theta|x)p(x|θ)p(x|θ)p(x|\theta) Pero, toda la...
Antecedentes: Nota: Mi conjunto de datos y mi código r se incluyen debajo del texto Deseo usar AIC para comparar dos modelos de efectos mixtos generados usando el paquete lme4 en R. Cada modelo tiene un efecto fijo y un efecto aleatorio. El efecto fijo difiere entre modelos, pero el efecto...
Actualmente trato de entender el Principio de Probabilidad y francamente no lo entiendo en absoluto. Por lo tanto, escribiré todas mis preguntas como una lista, incluso si esas podrían ser preguntas bastante básicas. ¿Qué significa exactamente la frase "toda la información" en el contexto de este...
Pregunta La varianza de una distribución binomial negativa (NB) es siempre mayor que su media. Cuando la media de una muestra es mayor que su varianza, el intento de ajustar los parámetros de un NB con la máxima probabilidad o con la estimación de momento fallará (no hay solución con parámetros...
Pregunta (s): ¿Cuál es la idea y la intuición detrás de la estimación cuasi máxima verosimilitud (QMLE; también conocida como pseudo estimación de máxima verosimilitud, PMLE)? ¿Qué hace que el estimador funcione cuando la distribución de error real no coincide con la distribución de error...
La esencia de mi pregunta es esta: Sea una variable aleatoria normal multivariante con media μ y matriz de covarianza Σ . Sea Z : = log ( Y ) , es decir, Z i = log ( Y i ) , i ∈ { 1 , ... , n } . ¿Cómo comparo el AIC de un modelo ajustado a las realizaciones observadas de Y versus un modelo...
Esta pregunta de validación cruzada sobre la simulación de una muestra condicional a tener una suma fija me recordó un problema que George Casella me planteó . Dado un modelo paramétrico y una muestra de iid de este modelo , el MLE de viene dado por Para un valor dado de \ theta , ¿hay una...
¿Cómo ajusto los parámetros de una distribución t, es decir, los parámetros correspondientes a la 'media' y 'desviación estándar' de una distribución normal? Supongo que se llaman 'media' y 'escala / grados de libertad' para una distribución t? El siguiente código a menudo produce errores de...
Esto está en parte motivado por la siguiente pregunta y la discusión que la sigue. Supongamos que se observa la muestra iid, Xi∼F(x,θ)Xi∼F(x,θ)X_i\sim F(x,\theta) . El objetivo es estimar θθ\theta . Pero la muestra original no está disponible. En cambio, tenemos algunas estadísticas de la muestra...
Estamos trabajando con algunas regresiones logísticas y nos hemos dado cuenta de que la probabilidad estimada promedio siempre es igual a la proporción de unos en la muestra; es decir, el promedio de los valores ajustados es igual al promedio de la muestra. ¿Alguien puede explicarme la razón o...
En el ajuste estándar de máxima verosimilitud (iid muestra Y1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n} de alguna distribución con densidad fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0} )) y en el caso de un modelo correctamente especificado, la información de Fisher viene dada
Me hicieron esta pregunta el otro día y nunca la había considerado antes. Mi intuición proviene de las ventajas de cada estimador. La máxima probabilidad es preferiblemente cuando confiamos en el proceso de generación de datos porque, a diferencia del método de los momentos, hace uso del...
¿Puede proporcionar un ejemplo de un estimador MLE de la media que está sesgada? No estoy buscando un ejemplo que rompa los estimadores de MLE en general al violar las condiciones de regularidad. Todos los ejemplos que puedo ver en Internet se refieren a la variación, y parece que no puedo...
Tengo datos de recuento (análisis de demanda / oferta con recuento de clientes, dependiendo de, posiblemente, muchos factores). Intenté una regresión lineal con errores normales, pero mi diagrama QQ no es realmente bueno. Intenté una transformación logarítmica de la respuesta: una vez más, mal...
El proceso exponencial univariante de Hawkes es un proceso de puntos autoexcitante con una tasa de llegada de eventos de: λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +