Histórico: Nota: Meu conjunto de dados e código-r estão incluídos abaixo do texto Desejo usar o AIC para comparar dois modelos de efeitos mistos gerados usando o pacote lme4 em R. Cada modelo tem um efeito fixo e um efeito aleatório. O efeito fixo difere entre os modelos, mas o efeito aleatório...
Estou tentando entender em um nível mais profundo a onipresença da probabilidade logarítmica (e talvez mais geralmente da probabilidade logarítmica) nas estatísticas e na teoria da probabilidade. As probabilidades de log aparecem em todo o lugar: geralmente trabalhamos com a probabilidade de log...
Contexto : Regressão hierárquica com alguns dados ausentes. Pergunta : Como uso a estimativa de máxima verossimilhança de informações completas (FIML) para tratar dos dados ausentes no R? Existe um pacote que você recomendaria e quais são as etapas típicas? Recursos e exemplos online também seriam...
Para fazer esse gráfico, gerei amostras aleatórias de tamanho diferente de uma distribuição normal com média = 0 e sd = 1. Os intervalos de confiança foram então calculados usando pontos de corte alfa variando de 0,001 a 0,999 (linha vermelha) com a função t.test (), a probabilidade do perfil foi...
Costuma-se argumentar que a estrutura bayesiana tem uma grande vantagem na interpretação (sobre frequentista), porque calcula a probabilidade de um parâmetro dado os dados - vez de como no exemplo quadro freqüentista. Por enquanto, tudo bem.p ( x | θ )p ( θ | x )p(θ|x)p(\theta|x)p ( x | θ...
A impressão que tive, com base em vários artigos, livros e artigos que li, é que a maneira recomendada de ajustar uma distribuição de probabilidade em um conjunto de dados é usando a estimativa de máxima verossimilhança (MLE). No entanto, como físico, uma maneira mais intuitiva é ajustar apenas o...
Olá, tenho dois problemas que parecem candidatos naturais a modelos multiníveis / mistos, que nunca usei. O mais simples, e que espero tentar como introdução, é o seguinte: Os dados se parecem com muitas linhas do formulário x y innergroup outergroup onde x é uma covariável numérica na qual...
Pergunta (s): Qual é a idéia e intuição por trás da estimativa de quase verossimilhança máxima (QMLE; também conhecida como estimativa de pseudo máxima verossimilhança, PMLE)? O que faz o estimador funcionar quando a distribuição de erro real não corresponde à distribuição de erro assumida? O site...
Na configuração padrão de máxima verossimilhança (amostra iid Y1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n} de alguma distribuição com densidade fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0} )) e no caso de um modelo especificado corretamente, as informações de Fisher são fornecidas
Atualmente, tento entender o Princípio da Probabilidade e, sinceramente, não entendo nada. Então, vou escrever todas as minhas perguntas como uma lista, mesmo que sejam perguntas bem básicas. O que exatamente significa "toda a informação" no contexto deste princípio? (como em todas as informações...
A essência da minha pergunta é esta: Seja Y∈RnY∈RnY \in \mathbb{R}^n uma variável aleatória normal multivariada com média μμ\mu e matriz de covariância ΣΣ\Sigma . Deixe- Z:=log(Y)Z:=log(Y)Z := \log(Y) , ou seja, Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Zi=log(Yi),i∈{1,…,n}Z_i = \log(Y_i), i \in \{1,\ldots,n\} ....
Essa pergunta de validação cruzada que pergunta sobre simular uma amostra condicional a uma soma fixa me lembrava de um problema que George Casella me colocou . f(x|θ)f(x|θ)f(x|\theta)(X1,…,Xn)(X1,…,Xn)(X_1,\ldots,X_n)θθ\thetaθ(X1,...,Xn) θ
Como ajusto os parâmetros de uma distribuição t, ou seja, os parâmetros correspondentes à 'média' e 'desvio padrão' de uma distribuição normal. Eu suponho que eles são chamados de 'média' e 'escala / graus de liberdade' para uma distribuição t? O código a seguir geralmente resulta em erros de...
Isso é em parte motivado pela pergunta a seguir e pela discussão a seguir. Suponha que a amostra iid seja observada, . O objetivo é estimar . Mas a amostra original não está disponível. Em vez disso, temos algumas estatísticas da amostra . Suponha que seja fixo. Como estimamos ? Qual seria o...
Estamos trabalhando com algumas regressões logísticas e percebemos que a probabilidade média estimada sempre é igual à proporção de uma na amostra; isto é, a média dos valores ajustados é igual à média da amostra. Alguém pode me explicar o motivo ou me dar uma referência para encontrar essa...
Questão A variação de uma distribuição binomial negativa (NB) é sempre maior que sua média. Quando a média de uma amostra é maior que sua variância, a tentativa de ajustar os parâmetros de um RN com probabilidade máxima ou com estimativa de momento falhará (não há solução com parâmetros...
Fiz essa pergunta outro dia e nunca a havia considerado antes. Minha intuição vem das vantagens de cada estimador. A probabilidade máxima é de preferência quando estamos confiantes no processo de geração de dados porque, diferentemente do método dos momentos, ele utiliza o conhecimento de toda a...
Você pode fornecer um exemplo de um estimador de MLE da média que é tendenciosa? Não estou procurando um exemplo que quebre os estimadores de MLE em geral, violando as condições de regularidade. Todos os exemplos que vejo na internet referem-se à variação e não consigo encontrar nada relacionado...
Estou confuso sobre o método da máxima verossimilhança em comparação com, por exemplo, calcular a média aritmética. Quando e por que a probabilidade máxima produz estimativas "melhores" do que, por exemplo, a média aritmética? Como isso é
O processo exponencial univariado de Hawkes é um processo de ponto emocionante com uma taxa de chegada de eventos de: λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti)λ(t)=μ+∑ti<tαe−β(t−ti) \lambda(t) = \mu +