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...
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...
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...
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
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
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...
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...
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...
Eu tento reproduzir com optimos resultados de uma regressão linear simples ajustada com glmou até nlsfunções R. As estimativas de parâmetros são as mesmas, mas a estimativa de variação residual e os erros padrão dos outros parâmetros não são os mesmos, principalmente quando o tamanho da amostra é...
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
Estou tentando provar que a matriz de informações observada avaliada no estimador de verossimilhança máxima fraca consistentemente consistente (MLE) é um estimador fracamente consistente da matriz de informações esperada. Este é um resultado amplamente citado, mas ninguém fornece uma referência ou...
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 +
Quais são os prós e os contras dos dois
Várias descrições na seleção de modelos sobre efeitos aleatórios de Modelos Mistos Lineares instruem a usar REML. Conheço a diferença entre REML e ML em algum nível, mas não entendo por que REML deve ser usado porque ML é tendencioso. Por exemplo, é errado realizar um LRT em um parâmetro de...
Estimar parâmetros usando a estimativa de máxima verossimilhança (MLE) envolve avaliar a função de verossimilhança, que mapeia a probabilidade da amostra (X) ocorrer para valores (x) no espaço de parâmetros (θ), dada uma família de distribuição (P (X = x | θ ) sobre os valores possíveis de θ (nota:...
Jeffrey Wooldridge em sua Análise Econométrica de Dados de Painel e Seção Transversal (página 357) diz que o Hessian empírico "não é garantido que seja definido positivo, ou mesmo semidefinido positivo, para a amostra em particular com a qual estamos trabalhando". Isso me parece errado, pois...