Qual é a principal diferença entre a estimativa de máxima verossimilhança (MLE) e a estimativa de mínimos quadrados (LSE)? Por que não podemos usar o MLE para prever valores de em regressão linear e vice-versa?yyy Qualquer ajuda sobre este tópico será muito
Numericamente derivar a MLE s de GLMM é difícil e, na prática, eu sei, não devemos usar a otimização de força bruta (por exemplo, usando optimem uma maneira simples). Mas, para meu próprio objetivo educacional, quero experimentá-lo para garantir a compreensão correta do modelo (veja o código...
Caro pessoal, notei algo estranho que não sei explicar, não é? Em resumo: a abordagem manual para calcular um intervalo de confiança em um modelo de regressão logística e a função R confint()fornecem resultados diferentes. Eu tenho passado pela regressão logística aplicada de Hosmer & Lemeshow...
Eu li esta página: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap3.html e disse que a camada de saída sigmóide com entropia cruzada é bastante semelhante à camada de saída softmax com probabilidade logarítmica. o que acontece se eu usar sigmoid com probabilidade de log ou softmax com entropia...
A probabilidade pode ser definida de várias maneiras, por exemplo: a função euLL de que mapeia para isto é, .Θ × XΘ×X\Theta\times{\cal X}( θ , x )(θ,x)(\theta,x)L ( θ ∣ x )eu(θ∣x)L(\theta \mid x)L : Θ × X→ Reu:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} a função...
Espero que alguém possa fornecer uma visão geral intuitiva do que é distribuição quase-binomial e o que ela faz. Estou particularmente interessado nestes pontos: Como o quasibinomial difere da distribuição binomial. Quando a variável de resposta é uma proporção (os valores de exemplo incluem...
Suponha que tenhamos uma variável aleatória . Se fosse o parâmetro true, a função de verossimilhança deveria ser maximizada e a derivada igual a zero. Esse é o princípio básico por trás do estimador de probabilidade máxima.X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 Pelo que entendi, as...
Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2,...
Ouvi falar da probabilidade empírica de Owen, mas até recentemente não prestava atenção até que me deparei com isso em um artigo de interesse ( Mengersen et al. 2012 ). Em meus esforços para entendê-lo, observei que a probabilidade dos dados observados é representada como , onde e...
Eu tenho uma pergunta simples sobre "probabilidade condicional" e "probabilidade". (Eu já fiz essa pergunta aqui, mas sem sucesso.) Começa na página da Wikipedia sobre probabilidade . Eles dizem o seguinte: A probabilidade de um conjunto de valores de parâmetros, , dados os resultados , é igual...
A estimativa de máxima verossimilhança geralmente resulta em estimadores enviesados (por exemplo, sua estimativa para a variação da amostra é enviesada para a distribuição gaussiana). O que o torna tão popular? Por que exatamente é usado tanto? Além disso, o que em particular o torna melhor do...
Eu tenho uma confusão sobre estimadores tendenciosos de máxima verossimilhança (ML). A matemática de todo o conceito é bastante clara para mim, mas não consigo descobrir o raciocínio intuitivo por trás dele. Dado um determinado conjunto de dados que possui amostras de uma distribuição, que é uma...
No meu curso básico de estatística, aprendi a construir um intervalo de confiança de 95%, como média da população, , com base na normalidade assintótica para tamanhos de amostra "grandes". Além dos métodos de reamostragem (como o bootstrap), há outra abordagem baseada na "probabilidade do perfil" ....
Encontrei alguns guias sugerindo que eu use o nlm de R para estimar a probabilidade máxima. Mas nenhum deles (incluindo a documentação de R ) fornece muita orientação teórica para quando usar ou não a função. Até onde eu sei, o nlm está apenas descendo gradualmente ao longo das linhas do método de...
Esta é uma pergunta recorrente (veja este post , este post e este post ), mas eu tenho uma opinião diferente. Suponha que eu tenha várias amostras de um amostrador genérico do MCMC. Para cada amostra , eu sei o valor da probabilidade do log e do log anterior . Se ajudar, também sei o valor da...
Gostaria de saber se há sempre um maximizador para qualquer problema de estimativa de máxima (log-) probabilidade? Em outras palavras, existe alguma distribuição e alguns de seus parâmetros, para os quais o problema do MLE não possui um maximizador? Minha pergunta vem de uma afirmação de um...
Quais são os estimadores de probabilidade máxima para os parâmetros da distribuição t de Student? Eles existem em forma fechada? Uma rápida pesquisa no Google não me deu nenhum resultado. Hoje estou interessado no caso univariado, mas provavelmente terei que estender o modelo para várias...
Comecei a estudar sobre estatísticas e modelos. Atualmente, meu entendimento é que usamos o MLE para estimar os melhores parâmetros para um modelo. No entanto, quando tento entender como as redes neurais funcionam, parece que elas geralmente usam outra abordagem para estimar os parâmetros. Por que...
Por que é tão comum obter estimativas de probabilidade máxima de parâmetros, mas você praticamente nunca ouve falar das estimativas esperadas de parâmetros de probabilidade (ou seja, com base no valor esperado e não no modo de uma função de probabilidade)? Isso ocorre principalmente por razões...
Suponha que eu tenha o seguinte modelo yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i onde , é um vetor de variáveis explicativas, são os parâmetros da função não linear e , onde é naturalmente matriz.yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^Kxixix_iθθ\thetafffεi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim...