Esta pregunta está motivada por esta . Busqué dos fuentes y esto es lo que encontré. A. van der Vaart, Estadísticas asintóticas: Rara vez es posible calcular explícitamente la probabilidad de un perfil, pero su evaluación numérica a menudo es factible. Entonces, la probabilidad de perfil puede...
Tengo un modelo para predecir una trayectoria (x en función del tiempo) con varios parámetros. Por el momento, calculo el error cuadrático medio (RMSE) entre la trayectoria prevista y la trayectoria registrada experimentalmente. Actualmente, minimizo esta diferencia (el RMSE) usando simplex...
Hasta donde sé, la diferencia entre el modelo logístico y el modelo de respuesta fraccional (frm) es que la variable dependiente (Y) en la que frm es [0,1], pero la logística es {0, 1}. Además, frm usa el estimador de cuasi-verosimilitud para determinar sus parámetros. Normalmente, podemos...
Al realizar la regresión, si vamos por la definición de: ¿Cuál es la diferencia entre una probabilidad parcial, probabilidad de perfil y probabilidad marginal? eso, máxima verosimilitud Encuentra β y θ que maximiza L (β, θ | datos). Mientras, probabilidad marginal Integramos θ a partir de la...
Dado un conjunto de datos con resultados binarios algunas matrices de predicción , el modelo de regresión logística estándar estima los coeficientes que maximizan la probabilidad binomial. Cuando X es rango completo, \ beta_ {MLE} es único; cuando la separación perfecta no está presente, es...
Digamos que tengo un problema de selección de modelo y estoy tratando de usar AIC o BIC para evaluar los modelos. Esto es sencillo para los modelos que tienen algún número de parámetros con valores reales.kkk Sin embargo, ¿qué sucede si uno de nuestros modelos (por ejemplo, el modelo Mallows )...
Veo mencionado en varios lugares que ANOVA hace su estimación utilizando el método de los momentos. Esa afirmación me confunde porque, aunque no estoy familiarizado con el método de los momentos, entiendo que es algo diferente y no equivalente al método de máxima probabilidad; Por otro lado, ANOVA...
En general, parece que el método de los momentos solo coincide con la media de la muestra observada o la varianza con los momentos teóricos para obtener estimaciones de los parámetros. Esto es a menudo lo mismo que MLE para familias exponenciales, supongo. Sin embargo, es difícil encontrar una...
Premisa: esta puede ser una pregunta estúpida. Solo conozco las afirmaciones sobre las propiedades asintóticas de MLE, pero nunca estudié las pruebas. Si lo hiciera, tal vez no estaría haciendo estas preguntas, o tal vez me daría cuenta de que estas preguntas no tienen sentido ... así que por...
1. El problema Tengo algunas mediciones de una variable ytyty_t , donde t=1,2,..,nt=1,2,..,nt=1,2,..,n , para el cual tengo una distribución fyt(yt)fyt(yt)f_{y_t}(y_t) obtenida a través de MCMC, que por simplicidad supondré que es una gaussiana de media μtμt\mu_t y varianza σ2tσt2\sigma_t^2...
Este es un pensamiento extraño que tuve al revisar algunas estadísticas antiguas y, por alguna razón, parece que no puedo pensar en la respuesta. Un PDF continuo nos dice la densidad de los valores de observación en cualquier rango dado. Es decir, si , por ejemplo, entonces la probabilidad de que...
Recientemente he revisado algunos documentos antiguos de Nancy Reid, Barndorff-Nielsen, Richard Cox y, sí, un pequeño Ronald Fisher sobre el concepto de "inferencia condicional" en el paradigma frecuentista, lo que parece significar que las inferencias se basan considerando solo el "subconjunto...
He escrito un código que puede hacer el filtrado de Kalman (utilizando varios filtros de tipo Kalman diferentes [Filtro de información et al.]) Para el Análisis de espacio de estado lineal gaussiano para un vector de estado n-dimensional. Los filtros funcionan muy bien y estoy obteniendo una buena...
¿Cuándo es preferible utilizar la Estimación de máxima verosimilitud en lugar de los mínimos cuadrados ordinarios? ¿Cuáles son las fortalezas y limitaciones de cada uno? Estoy tratando de reunir conocimientos prácticos sobre dónde usar cada uno en situaciones
Estoy tratando de entender la regresión logística de Firth (método de manejo de separación perfecta / completa o cuasi-completa en regresión logística) para poder explicarlo a otros en términos simplificados. ¿Alguien tiene una explicación tonta de qué modificación está haciendo la estimación de...
Esta pregunta está inspirada en la larga discusión en los comentarios aquí: ¿Cómo usa la regresión lineal la distribución normal? En el modelo de regresión lineal habitual, para simplificar aquí escrito con un solo predictor: Yi=β0+β1xi+ϵiYi=β0+β1xi+ϵi Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \epsilon_i...
Después de centrar, se puede suponer que las dos mediciones x y −x son observaciones independientes de una distribución de Cauchy con función de densidad de probabilidad: 1f(x:θ)=f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞<x<∞1π(1+(x−θ)2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) ,−∞<x<∞,−∞<x<∞,...
Sea una distribución conjunta de dos variables categóricas X , Y , con x , y ∈ { 1 , ... , K } . Digamos que se tomaron n muestras de esta distribución, pero solo se nos dan los recuentos marginales, es decir, para j = 1 , ... , K :px , ypagX,yp_{x,y}X, YX,YX,YX,y∈ { 1 ,
Estoy tratando de calcular la probabilidad logarítmica de una regresión no lineal generalizada de mínimos cuadrados para la función optimizada por funcionan en el paquete R , usando la matriz de covarianza de varianza generada por distancias en un árbol filogenético asumiendo movimiento browniano (...
Antecedentes: Estoy tratando de seguir la revisión de Princeton de la estimación de MLE para GLM . Entiendo los conceptos básicos de la estimación MLE: likelihood, score, observada y esperada Fisher informationy la Fisher scoringtécnica. Y sé cómo justificar la regresión lineal simple con la...