Eu tenho uma probabilidade bastante plana de levar o amostrador Metropolis-Hastings a se mover pelo espaço de parâmetros de maneira muito irregular, ou seja, nenhuma convergência pode ser alcançada, independentemente dos parâmetros de distribuição da proposta (no meu caso, é gaussiano). Não há alta...
Atualmente, estou trabalhando com cadeias de Markov e calculei a Estimativa de Máxima Verossimilhança usando probabilidades de transição, conforme sugerido por várias fontes (ou seja, número de transições de a para b dividido pelo número de transições gerais de a para outros nós). Agora eu quero...
Considere-se uma resposta y e matriz de dados X . Suponha que eu esteja criando um modelo do formulário - y ~ g (X, )θθ\theta (g () pode ser qualquer função de X e )θθ\theta Agora, para estimar usando o método de máxima verossimilhança (ML), eu poderia ir em frente com ML condicional (supondo...
Esta pergunta surgiu na aula: se usarmos valores-p para avaliar hipóteses em um experimento, que parte do Princípio da Probabilidade não estamos obedecendo: Suficiência ou Condicionalidade ? Minha intuição seria dizer Suficiência , uma vez que calcular um valor-p baseia-se em resultados não...
Se são distribuições de Poisson iid com o parâmetro que a estimativa de probabilidade máxima é para dados . Portanto, podemos definir o estimador correspondente Minha pergunta é como você descobriria a variação desse estimador?K1,…,KnK1,…,KnK_1, \dots,
Estou estudando métodos diferentes de estimativa de pontos e leio que, ao usar estimativas de MAP vs ML, quando usamos um "anterior uniforme", as estimativas são idênticas. Alguém pode explicar o que é um prior "uniforme" e dar alguns exemplos (simples) de quando os estimadores de MAP e ML seriam...
Em Dixon, Coles ( 1997 ), eles usaram a estimativa de máxima verossimilhança para os dois modelos independentes de Poisson modificados em (4.3) para modelar as pontuações no futebol. Estou tentando usar R para "reproduzir" os parâmetros alfa e beta, bem como os parâmetros de efeito doméstico (pág....
Hastie e Tibshirani mencionam na seção 4.3.2 do livro que, na configuração de regressão linear, a abordagem dos mínimos quadrados é de fato um caso especial de máxima probabilidade. Como podemos provar esse resultado? PS: Não poupe detalhes
Casella e Berger declaram a propriedade de invariância do estimador de ML da seguinte maneira: No entanto, parece-me que eles definem a "probabilidade" de ηη\eta de uma maneira completamente ad hoc e sem sentido: Se eu aplicar regras básicas da teoria das probabilidades ao caso simples...
Há uma afirmação de que maximizar a probabilidade é equivalente a minimizar a entropia cruzada. Existe alguma prova para esta
Eu tenho lido sobre o MLE como um método de gerar uma distribuição ajustada. Me deparei com uma declaração dizendo que as estimativas de probabilidade máxima "têm distribuições normais aproximadas". Isso significa que, se eu aplicar o MLE várias vezes sobre meus dados e a família de distribuições...
Esse é um problema de prática para um exame intermediário. O problema é um exemplo de algoritmo EM. Estou tendo problemas com a parte (f). Listo as partes (a) - (e) para conclusão e, caso tenha cometido um erro anteriormente. Seja sejam variáveis aleatórias exponenciais independentes com taxa ....
Por padrão, quando usamos uma glmfunção em R, utiliza a mínimos quadrados iterativo reponderadas método (IWLS) para encontrar a estimativa da probabilidade máxima dos parâmetros. Agora eu tenho duas perguntas. As estimativas da IWLS garantem o máximo global da função de probabilidade? Com base no...
Na Análise de Sobrevivência, você assume que o tempo de sobrevivência de um rv seja distribuído exponencialmente. Considerando agora que eu tenho "resultados" do do iid rv . Apenas uma parte desses resultados é de fato "plenamente realizada", ou seja, as demais observações ainda estão "vivas".x 1 ,...
Na filogenética, as árvores filogenéticas são frequentemente construídas usando MLE ou análise bayesiana. Muitas vezes, um plano prévio é usado na estimativa bayesiana. Pelo que entendi, uma estimativa bayesiana é uma estimativa de probabilidade que incorpora uma prévia. Minha pergunta é: se você...
Eu tenho um modelo de mistura no qual desejo encontrar o estimador de probabilidade máxima de um dado conjunto de dados e um conjunto de dados parcialmente observados . Eu implementei a etapa E (calculando a expectativa de z dado x e os parâmetros atuais \ theta ^ k ) e a etapa M, para minimizar a...
Estou com dificuldades para implementar o estimador de probabilidade máxima para um processo multivariado de Hawkes (HP). Especificamente, enquanto a expressão analítica para uma função de probabilidade de log de um HP univariado pode ser facilmente encontrada on-line (por exemplo, Ozaki, 1979),...
Li em um livro de aprendizado de máquina que parâmetros de regressão linear podem ser estimados (entre outros métodos) por descida de gradiente, enquanto parâmetros de regressão logística são geralmente estimados por estimativa de probabilidade máxima. É possível explicar a um iniciante (eu) por...
Como você interpreta uma curva de sobrevivência a partir do modelo de risco proporcional cox? Neste exemplo de brinquedo, suponha que tenhamos um modelo de risco proporcional ao cox na agevariável dos kidneydados e gere a curva de sobrevivência. library(survival) fit <- coxph(Surv(time,...
A questão é baseada no artigo intitulado: Reconstrução de imagens em tomografia óptica difusa usando o modelo de transporte-difusão radiativa acoplada Link para Download Os autores aplicam EM algoritmo com l1l1l_1 sparsity regularização de um vector desconhecida μμ\mu para estimar os pixels de...