O modelo de regressão de Poisson inflado com zero é definido para uma amostra por e assume ainda que os parâmetros e atendem(y1,…,yn)(y1,…,yn)(y_1,\ldots,y_n)Yi={0kwith probability pi+(1−pi)e−λiwith probability (1−pi)e−λiλki/k!Yi={0with probability pi+(1−pi)e−λikwith...
Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois...
Estou dando uma aula sobre integração de funções de várias variáveis e cálculo vetorial neste semestre. A turma é composta pela maioria dos cursos de economia e engenharia, com um punhado de pessoas de matemática e física também. Eu dei essa aula no semestre passado e descobri que muitas das...
Gostaria de entender alguns fatos sobre os estimadores de máxima verossimilhança (MLEs) para regressões logísticas. É verdade que, em geral, o MLE para regressão logística é tendencioso? Eu diria "sim". Eu sei, por exemplo, que a dimensão da amostra está relacionada ao viés assintótico dos...
Estou trabalhando em um conjunto de dados. Depois de usar algumas técnicas de identificação de modelos, criei um modelo ARIMA (0,2,1). Usei a detectIOfunção no pacote TSAem R para detectar um outlier inovador (IO) na 48ª observação do meu conjunto de dados original. Como faço para incorporar esse...
Corri modelos binomiais negativos e quase-Poisson com base em uma abordagem de teste de hipóteses. Meus modelos finais, usando os dois métodos, têm covariáveis e interações diferentes. Parece que não há padrões quando planto meus resíduos nos dois casos. Assim, eu queria saber qual teste eu...
Estou interessado em uma boa referência para resultados relativos a propriedades assintóticas de estimadores de máxima verossimilhança. Considere um modelo que é uma densidade dimensional e é o MLE com base em uma amostra de que é o valor "verdadeiro" de . Estou interessado em duas...
Estou simplesmente tentando recalcular com dnorm () a probabilidade de log fornecida pela função logLik de um modelo lm (em R). Funciona (quase perfeitamente) para um grande número de dados (por exemplo, n = 1000): > n <- 1000 > x <- 1:n > set.seed(1) > y <- 10 + 2*x +...
Um paciente é internado no hospital. A duração da estadia depende de duas coisas: a gravidade da lesão e quanto o seguro está disposto a pagar para mantê-la no hospital. Alguns pacientes sairão prematuramente se o seguro decidir parar de pagar pela estadia. Suponha o seguinte: 1) A duração da...
Entendo que, se eu tenho dois modelos A e B e A está aninhado em B, dados alguns dados, posso ajustar os parâmetros de A e B usando o MLE e aplicar o teste de razão de verossimilhança generalizada de log. Em particular, a distribuição do teste deve ser com n graus de liberdade, onde n é a diferença...
Minha pergunta surge da leitura de "Estimating a Dirichlet Distribution" de Minka , que declara o seguinte sem provas no contexto de derivar um estimador de probabilidade máxima para uma distribuição de Dirichlet com base em observações de vetores aleatórios: Como sempre com a família...
Suponha que tenhamos uma amostra aleatória de uma distribuição normal bivariada que tem zeros como média e uns como variâncias; portanto, o único parâmetro desconhecido é a covariância. Qual é o MLE da covariância? Eu sei que deveria ser algo como 1 1n∑nj = 1xjyj1n∑j=1nxjyj\frac{1}{n}...
Estou preso em como resolver este problema. Portanto, temos duas seqüências de variáveis aleatórias, e para . Agora, e são distribuições exponenciais independentes com parâmetros e . No entanto, em vez de se observar e , observa-se, em vez e .Y i i = 1 , . . . , N X Y X u X Y Z...
Matematicamente, muitas vezes é visto que expressões e algoritmos para Expectation Maximization (EM) geralmente são mais simples para modelos mistos, mas parece que quase tudo (se não tudo) que pode ser resolvido com EM também pode ser resolvido com MLE (por, digamos, o método Newton-Raphson, para...
Esta questão é do problema 7.4.9 de Robert Hogg, Introdução à estatística matemática 6a versão, na página 388. Seja ser iid com pdf zero em outro lugar, onde .X1,...,XnX1,...,XnX_1,...,X_nf(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;θ)=1/3θ,−θ<x<2θ,f(x;\theta)=1/3\theta,-\thetay_n/2), \Rightarrow...
Eu alcancei até dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2dlnLdμ=∑i=1n2(xi−u)1+(xi−u)2\frac{d\ln L}{d\mu}=\sum_{i=1}^n \frac{2(x_i-u)}{1+(x_i-u)^2} Onde é o parâmetro de localização. E é uma função de probabilidade. Eu não estou entendendo como proceder. Por favor
Estou lendo um artigo da conferência de 1991 de Geyer, que está relacionado abaixo. Nele, ele parece iludir-se com um método que pode usar o MCMC para estimativa de parâmetros MLE Isso me excita desde então, codifiquei algoritmos BFGS, GAs e todos esses tipos de métodos horríveis e de sorte para...
Estou lendo um livro sobre sabreetria, especificamente Mathletics de Wayne Winston, e no primeiro capítulo ele apresenta uma quantidade que pode ser usada para prever a taxa de vitórias das equipes: e ele parece sugerir que, no meio da temporada, ele pode ser usado para prever a taxa de...
Eu tenho uma pergunta geralmente básica a fazer aqui que me preocupa há algum tempo. Durante a maior parte da minha leitura de estatísticas bayesianas, ele afirmou com naturalidade que a probabilidade marginal é muitas vezes intratável ou difícil de estimar. Por quê? Os motivos frequentemente...
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...