Uma pergunta foi postada aqui (agora excluída) em relação à estimativa dos parâmetros da distribuição triangular , que possui densidade f( x ; a , b , c ) =⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0 02 ( x - a )( b - a ) ( c - a )2 ( b - x )( b - a ) ( b - c )0 0para x < a ,para um ≤ x ≤ c ,para c < x ≤ b ,para b...
Considere um conjunto de dados de treinamento XXX, um modelo probabilístico parametrizado por θθ\thetae uma prévia P( θ )P(θ)P(\theta). Para um novo ponto de dadosx∗x∗x^*, podemos calcular P(x∗)P(x∗)P(x^*) usando: uma abordagem totalmente bayesiana: a distribuição preditiva posterior P(x∗| X) =...
Suponha que inicialmente eu esteja lidando com a função de probabilidade de , em que .logL(θ1,…,θm,θm+1,…,θk)logL(θ1,…,θm,θm+1,…,θk)\log L(\theta_1, \ldots, \theta_m, \theta_{m+1}, \ldots, \theta_k)θj∈Rθj∈R\theta_j \in \mathbb{R} Suponha que, por qualquer motivo, eu tenha decidido inserir no...
Estou estimando o modelo onde e são parâmetros , é um vetor de parâmetros length, é uma matriz de dados , a variável dependente é binária e é um modelo probit, portanto, a função de distribuição cumulativa da normal normal distribuição. Para derivar a expectativa, assumiu-se que os erros são...
Suponha que você observe o vetor de variáveis independentes e variáveis dependentes de , com probabilidade . Suponha que sejam independentes. Além disso, suponha que você receba pesos positivos , que são arbitrários, e calcule o Estimador de Máxima Verossimilhança ponderado (WMLE?): Qual é a...
As informações de Fisher são definidas de duas maneiras equivalentes: como a variação da inclinação de e como o negativo da curvatura esperada de . Como o primeiro é sempre positivo, isso implicaria que a curvatura da função de probabilidade de logaritmo é negativa em todos os lugares. Isso me...
Estou obtendo a probabilidade de regressão logística. Eu vi duas versões diferentes: f(y|β)=∏i=1Nniyi!(ni−yi)!πyii(1−πi)ni−yi(1)(1)f(y|β)=∏i=1Nniyi!(ni−yi)!πiyi(1−πi)ni−yi\begin{equation} f(y|\beta)={\displaystyle \prod_{i=1}^{N} \frac{n_i} {y_i!(n_i-y_i)!}} \pi_{i}^{y_i}(1-\pi_i)^{n_i - y_i}...
Há algo que está me confundindo sobre estimadores de probabilidade máxima. Suponha que eu tenha alguns dados e a probabilidade sob um parâmetro sejaμμ\mu L ( D | μ ) =e- ( 0,7 - μ)2L(D|μ)=e−(.7−μ)2 L(D|\mu) = e^{-(.7-\mu)^2} que é reconhecível como a probabilidade de aumento gaussiano de escala....
Considere um planejamento fatorial dentro do sujeito e dentro do item, onde a variável de tratamento experimental possui dois níveis (condições). Seja m1o modelo máximo e m2o modelo sem correlações aleatórias. m1: y ~ condition + (condition|subject) + (condition|item) m2: y ~ condition +...
Deixei X1 1,X2,X3, . . . ,XnX1,X2,X3,...,XnX_{1},X_{2},X_{3},...,X_{n} ser uma amostra aleatória de uma distribuição com pdf f( x ; α , θ ) =e- x / θθαΓ ( α )xα - 1Eu( 0 , ∞ )( x ) , α , θ >
Seja uma amostra aleatória de uma distribuição normal com média e variância . Considere o problema de estimar .X1 1,X2, ... ,XnX1,X2,…,XnX_1, X_2, \ldots, X_nμμ\muσ2σ2\sigma^2P( X> 100 )P(X>100)P(X > 100) Uma maneira de conseguir isso é calcular . Esse estimador de "plug-in" é consistente, e...
HW Pergunta : x1,x2,…,xnx1,x2,…,xnx_1,x_2,\ldots,x_n são variáveis gaussianas independentes com média e variância . Defina que é desconhecido. Estamos interessados na estimação de partir de .μμ\muσ2σ2\sigma^2y=∑Nn=1xny=∑n=1Nxny = \sum_{n=1}^{N} x_nNNNNNNyyy uma. Dado determine seu viés e...