Podemos escribir el teorema de Bayes como p(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(θ|x)=f(X|θ)p(θ)∫θf(X|θ)p(θ)dθp(\theta|x) = \frac{f(X|\theta)p(\theta)}{\int_{\theta} f(X|\theta)p(\theta)d\theta} donde es la posterior, es la distribución condicional y es la anterior.f ( X | θ ) p ( θ...
Al modelar datos de recuento de reclamos en un entorno de seguro, comencé con Poisson pero luego noté una sobredispersión. Un Cuasi-Poisson mejor modeló la mayor relación media-varianza que el Poisson básico, pero noté que los coeficientes eran idénticos en los modelos Poisson y Cuasi-Poisson. Si...
¿Cómo funciona realmente la estimación de parámetros / Entrenamiento de regresión logística? Trataré de poner lo que tengo hasta ahora. La salida es y la salida de la función logística en forma de probabilidad dependiendo del valor de
Vengo de esta pregunta en caso de que alguien quiera seguir el rastro. Básicamente tengo un conjunto de datos ΩΩ\Omega compuesto de NNN objetos donde cada objeto tiene un número dado de valores medidos adjuntos (dos en este
¿Es posible aplicar el procedimiento MLE habitual a la distribución triangular? - Estoy intentando pero parece que estoy bloqueado en un paso u otro en las matemáticas por la forma en que se define la distribución. Estoy tratando de utilizar el hecho de que sé el número de muestras arriba y abajo...
Entiendo que dado un conjunto de observaciones independientes el Estimador de máxima verosimilitud (o, de manera equivalente, el MAP con anterior plano / uniforme) que identifica los parámetros \ mathbf {θ} que producen la distribución del modelo p_ {modelo} \ izquierda (\, \ cdot \,; \ mathbf...
¿Cómo puedo construir un intervalo de confianza asintótico para un parámetro real, comenzando desde el MLE para ese
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...
En el teorema bayesiano, , y del libro que estoy leyendo,p(x|y)se llamaprobabilidad, pero supongo que es solo laprobabilidad condicionaldexdadoy, ¿verdad?p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x)p(y|x) = \frac{p(x|y)p(y)}{p(x)}p(x|y)p(x|y)p(x|y)xxxyyy La estimación de máxima verosimilitud intenta...
Tengo algunas preguntas conceptuales simples que me gustaría aclarar con respecto a MLE (Estimación de máxima verosimilitud), y qué vínculo tiene, si lo hay, con EM (Maximización de expectativas). Según tengo entendido, si alguien dice "Usamos el MLE", ¿significa eso automáticamente que tienen un...
Estoy usando Bayes para resolver un problema de agrupamiento. Después de hacer algunos cálculos termino con la necesidad de obtener la razón de dos probabilidades: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) para poder obtener . Estas probabilidades se obtienen mediante la integración de dos KDE multivariados 2D...
Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es una simplificación drástica, pero...
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 (...
Me he encontrado con tres propuestas para tratar la sobredispersión en una variable de respuesta de Poisson y un modelo de inicio de efectos fijos: Use un cuasi modelo; Use GLM binomial negativo; Use un modelo mixto con un efecto aleatorio a nivel de sujeto. ¿Pero cuál elegir realmente y por...
Tengo un conjunto de datos muy grande y faltan alrededor del 5% de valores aleatorios. Estas variables están correlacionadas entre sí. El siguiente conjunto de datos R de ejemplo es solo un ejemplo de juguete con datos correlacionados ficticios. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <-...
¿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...
Mientras estudio la Estimación de máxima verosimilitud, para hacer inferencia en la Estimación de máxima verosimilitud, necesitamos conocer la varianza. Para descubrir la varianza, necesito conocer el límite inferior de Cramer's Rao, que se parece a una matriz de Hesse con una segunda derivación en...
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 leyendo PRML y no entiendo la imagen. ¿Podría darnos algunas pistas para comprender la imagen y por qué el MLE de la varianza en una distribución gaussiana está sesgado? fórmula 1.55: fórmula 1.56 σ 2 M L E =1μMLE=1N∑n=1NxnμMLE=1N∑n=1Nxn \mu_{MLE}=\frac{1}{N} \sum_{n=1}^N...
La pregunta es la siguiente: Se recoge una muestra aleatoria de n valores de una distribución binomial negativa con el parámetro k = 3. Encuentre el estimador de máxima verosimilitud del parámetro π. Encuentre una fórmula asintótica para el error estándar de este estimador. Explique por...