Pytania otagowane jako likelihood-ratio

Współczynnik wiarygodności to stosunek prawdopodobieństw dwóch modeli (lub wartości zerowej i alternatywnej wartości parametru w ramach jednego modelu), który można wykorzystać do porównania lub przetestowania modeli. Jeśli któryś z modeli nie jest w pełni określony, wówczas używana jest jego maksymalna wiarygodność dla wszystkich dowolnych parametrów - czasami nazywa się to uogólnionym współczynnikiem wiarygodności.

2
Współczynnik wiarygodności względem współczynnika Bayesa
Jestem raczej ewangelistyczny, jeśli chodzi o wykorzystanie współczynników prawdopodobieństwa do przedstawienia obiektywnych dowodów przemawiających za danym zjawiskiem. Jednak ostatnio dowiedziałem się, że czynnik Bayesa pełni podobną funkcję w kontekście metod bayesowskich (tj. Uprzedni subiektywny jest łączony z obiektywnym czynnikiem Bayesa, aby uzyskać obiektywnie zaktualizowany subiektywny stan przekonania). Próbuję teraz zrozumieć …
3
Jak rygorystycznie zdefiniować prawdopodobieństwo?
Prawdopodobieństwo można określić na kilka sposobów, na przykład: Funkcja LLL z Θ×XΘ×X\Theta\times{\cal X} , który odwzorowuje (θ,x)(θ,x)(\theta,x) do L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x) to znaczy L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} . funkcja losowa L(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) moglibyśmy również wziąć pod uwagę, że prawdopodobieństwo to tylko „zaobserwowane” prawdopodobieństwo L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) w praktyce prawdopodobieństwo …
2
Dlaczego dowód Wilksa z 1938 r. Nie działa na źle określone modele?
W słynnym artykule z 1938 r. („ Rozkład dużych próbek dla wskaźnika prawdopodobieństwa do testowania hipotez złożonych ”, Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks wyprowadził asymptotyczny rozkład (iloraz ) dla hipotez zagnieżdżonych, przy założeniu, że większa hipoteza jest poprawnie określona. Rozkład ograniczającym jest (Chi-kwadrat) w stopniach swobody, gdzie …
3
Lemat Neymana-Pearsona
Przeczytałem lemat Neymana-Pearsona z książki Wprowadzenie do teorii statystyki Mooda, Graybilla i Boesa. Ale nie zrozumiałem lematu. Czy ktoś może mi wyjaśnić lemat prostymi słowami? Co to oznacza? Lemat Neymana-Pearsona: Niech będzie losową próbką z , gdzie θ jest jedną z dwóch znanych wartości θ 0 i θ 1 , …
2
Jaki jest związek między wynikiem GINI a współczynnikiem logarytmu prawdopodobieństwa
Studiuję drzewa klasyfikacji i regresji, a jedną z miar podziału lokalizacji jest wynik GINI. Teraz jestem przyzwyczajony do określania najlepszego podziału lokalizacji, gdy logarytm stosunku prawdopodobieństwa tych samych danych między dwiema dystrybucjami wynosi zero, co oznacza, że ​​prawdopodobieństwo członkostwa jest równie prawdopodobne. Moja intuicja mówi, że musi istnieć jakieś połączenie, …
4
Jak rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA?
Po przeprowadzeniu analizy głównego składnika (PCA) chcę rzutować nowy wektor na przestrzeń PCA (tzn. Znaleźć jego współrzędne w układzie współrzędnych PCA). Mam obliczony PCA w języku R użyciu prcomp. Teraz powinienem być w stanie pomnożyć mój wektor przez macierz obrotu PCA. Czy główne elementy tej macierzy powinny być ułożone w …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Dozwolone porównania modeli efektów mieszanych (przede wszystkim efektów losowych)
Patrzyłem na modelowanie efektów mieszanych przy użyciu pakietu lme4 w R. Używam głównie lmerpolecenia, więc zadam pytanie poprzez kod, który używa tej składni. Przypuszczam, że ogólne łatwe pytanie może być takie: czy można porównywać dowolne dwa modele zbudowane przy lmerużyciu współczynników wiarygodności opartych na identycznych zestawach danych? Uważam, że odpowiedzią …
3
Czy ktoś rozwiązał ćwiczenie PTLOS 4.1?
To ćwiczenie podane w Teorii Prawdopodobieństwa: Logika Nauki Edwin Jaynesa 2003. Jest to częściowe rozwiązanie tutaj . Opracowałem bardziej ogólne częściowe rozwiązanie i zastanawiałem się, czy ktoś go rozwiązał. Poczekam chwilę, zanim opublikuję swoją odpowiedź, aby dać innym szansę. Okej, więc załóżmy, że mamy wzajemnie wykluczającą się i wyczerpującą hipotezę, …
1
Czy poprawnie oblicziłem te współczynniki prawdopodobieństwa?
Jestem autorem pakietu ez dla R i pracuję nad aktualizacją w celu włączenia automatycznego obliczania ilorazów wiarygodności (LR) w danych wyjściowych ANOVA. Chodzi o to, aby zapewnić LR dla każdego efektu, który jest analogiczny do testu tego efektu, który osiąga ANOVA. Na przykład LR dla efektu głównego reprezentuje porównanie modelu …
3
Dlaczego do wybierania zagnieżdżonych modeli var-covar należy używać REML (zamiast ML)?
Różne opisy wyboru modeli losowych efektów liniowych modeli mieszanych instruują użycie REML. Znam różnicę między REML i ML na pewnym poziomie, ale nie rozumiem, dlaczego REML powinien być używany, ponieważ ML jest stronniczy. Na przykład, czy błędem jest przeprowadzanie LRT na parametrze wariancji normalnego modelu dystrybucji przy użyciu ML (patrz …
2
Czy jesteśmy często odwiedzającymi domniemanymi / nieświadomymi Bayesianami?
W przypadku danego problemu wnioskowania wiemy, że podejście bayesowskie zwykle różni się zarówno pod względem formy, jak i wynika z podejścia fequentystycznego. Częstokroć (zwykle obejmuje mnie) często zwraca uwagę, że ich metody nie wymagają uprzedniego, a zatem są bardziej „oparte na danych” niż „oparte na ocenie”. Oczywiście Bayesian może wskazywać …
2
Dlaczego lrtest () nie pasuje do anova (test = „LRT”)
Szukałem sposobów przeprowadzenia testu współczynnika wiarygodności w R, aby porównać pasowania modeli. Po raz pierwszy zakodowany to sam, a następnie znaleźć zarówno domyślną anova()funkcją, a także lrtest()w lmtestpakiecie. Kiedy jednak sprawdziłem, anova()zawsze produkuje nieco inną wartość p od pozostałych dwóch, mimo że parametr „test” jest ustawiony na „LRT”. Czy anova()faktycznie …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.