Запитання з тегом «likelihood-ratio»

Коефіцієнт ймовірності - це відношення ймовірностей двох моделей (або нульового та альтернативного значення параметра в межах однієї моделі), яке може використовуватися для порівняння або тестування моделей. Якщо будь-яка модель не вказана повністю, то використовується її максимальна ймовірність для всіх вільних параметрів - це іноді називають узагальненим коефіцієнтом ймовірності.

2
Коефіцієнт ймовірності та коефіцієнт Байєса
Я досить євангелістичний щодо використання коефіцієнтів ймовірності для представлення об'єктивних доказів для / проти даного явища. Однак нещодавно я дізнався, що фактор Байєса виконує аналогічну функцію в контексті байєсівських методів (тобто суб'єктивний попередній поєднується з об'єктивним фактором Байєса для отримання об'єктивно оновленого суб'єктивного стану віри). Зараз я намагаюся зрозуміти обчислювальні …
2
Чому тест коефіцієнта ймовірності розподіляється на квадрат чи?
Чому тестова статистика випробування на коефіцієнт ймовірності розподіляється по квадрату? 2(ln Lalt model−ln Lnull model)∼χ2dfalt−dfnull2(ln⁡ Lalt model−ln⁡ Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm null\ model} ) \sim \chi^{2}_{df_{\rm alt}-df_{\rm null}}
3
Як жорстко визначити ймовірність?
Ймовірність може бути визначена кількома способами, наприклад: функція від яка відображає на тобто .L ( θ , x ) L ( θ ∣ x ) L : Θ × X → RLLΘ × XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} випадкова функціяL ( ⋅ ∣ X )L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) ми …
2
Чому доказ Вілкса 1938 р. Не працює для неправильно визначених моделей?
У відомому документі 1938 р. (" Великий вибірковий розподіл коефіцієнта ймовірності для тестування складених гіпотез ", "Анали математичної статистики", 9: 60-62) Семюел Вілкс отримав асимптотичний розподіл у (коефіцієнт вірогідності журналу) для вкладених гіпотез, при припущенні, що більша гіпотеза правильно вказана. Обмежуючим розподілом є (chi-квадрат) з ступенями свободи, де - кількість …
3
Лема Неймана-Пірсона
Я читав лемму Неймана-Пірсона з книги " Вступ до теорії статистики " Мудом, Грейбілл та Боєм. Але я не зрозумів лему. Хто-небудь може пояснити мені лему простими словами? Про що йдеться? Лемма Неймана-Пірсона: Нехай - випадкова вибірка з , де - одне з двох відомих значень та , і нехай …
2
Який взаємозв'язок між оцінкою GINI та коефіцієнтом ймовірності ймовірності
Я вивчаю класифікаційні та регресійні дерева, і одним із заходів щодо місця розбиття є оцінка GINI. Зараз я звик визначати найкраще розділене місце, коли журнал коефіцієнта ймовірності одних і тих же даних між двома розподілами дорівнює нулю, тобто ймовірність членства однаково вірогідна. Моя інтуїція говорить про те, що повинен бути …
4
Як спроектувати новий вектор на простір PCA?
Після проведення аналізу основних компонентів (PCA) я хочу спроектувати новий вектор на простір PCA (тобто знайти його координати в системі координат PCA). Я розрахував PCA мовою R за допомогою prcomp. Тепер я повинен мати можливість помножити свій вектор на матрицю обертання PCA. Чи повинні головні компоненти в цій матриці розташовуватися …
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
2
Дозволено порівняння моделей змішаних ефектів (насамперед випадкових ефектів)
Я розглядав моделювання змішаних ефектів за допомогою пакету lme4 в Р. Я в основному використовую lmerкоманду, тому я буду ставити своє запитання через код, який використовує цей синтаксис. Я думаю, що може бути загальним простим питанням: чи добре порівнювати будь-які дві моделі, побудовані з lmerвикористанням коефіцієнтів ймовірності на основі однакових …
2
Як вибрати структуру випадкових та фіксованих ефектів у лінійних змішаних моделях?
Розглянемо наступні дані з двостороннього проектування предметів: df <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data" df <- read.table(df,header=T) head(df) Observation Subject Task Valence Recall 1 1 Jim Free Neg 8 2 2 Jim Free Neu 9 3 3 Jim Free Pos 5 4 4 Jim Cued Neg 7 5 5 Jim Cued Neu 9 6 …
3
Хтось вирішив вправу PTLOS 4.1?
Ця вправа дається в теорії ймовірностей: Логіка науки Едвін Джейнс, 2003. Існує часткове рішення тут . Я розробив більш загальне часткове рішення і цікавився, чи хтось ще його вирішив. Я трохи зачекаю, перш ніж опублікувати свою відповідь, щоб дати зрозуміти іншим. Добре, тож припустимо, що у нас є nnn взаємно …
1
Чи правильно я обчислив ці коефіцієнти ймовірності?
Я автор пакета ez для R, і я працюю над оновленням для включення автоматичного обчислення коефіцієнтів ймовірності (LR) у висновок ANOVA. Ідея полягає в тому, щоб забезпечити LR для кожного ефекту, аналогічного випробуванню цього ефекту, якого досягає ANOVA. Наприклад, LR для основного ефекту являє собою порівняння нульової моделі з моделлю, …
3
Чому для вибору серед вкладених моделей var-covar потрібно використовувати REML (замість ML)?
Різні описи вибору моделі щодо випадкових ефектів лінійних змішаних моделей дають інструкцію використовувати REML. Я знаю різницю між REML та ML на якомусь рівні, але я не розумію, чому REML слід використовувати, оскільки ML є упередженою. Наприклад, чи неправильно проводити LRT за параметром дисперсії звичайної моделі розподілу за допомогою ML …
2
Чи насправді часто відвідувачі-байсеки є неявними / мимовільними байєсами?
Для даної проблеми висновку ми знаємо, що байєсівський підхід зазвичай відрізняється як за формою, так і за результатами підходу фекзиста. Часто лікарі (зазвичай включають мене) часто зазначають, що їхні методи не вимагають попереднього, а отже, більше "керованих даними", ніж "обґрунтованих судженнями". Звичайно, Байєсіанські можуть вказувати на неінформативні пріори, або, будучи …
2
Чому lrtest () не відповідає anova (test = “LRT”)
Я шукав способи зробити тест на коефіцієнт ймовірності в R, щоб порівняти відповідність моделі. Спочатку я кодував це сам, потім знайшов як функцію за замовчуванням, так anova()і lrtest()в lmtestпакеті. Однак, коли я перевіряв, anova()завжди створює дещо інше значення p від інших двох, навіть якщо для параметра "test" встановлено значення "LRT". …
1
Тест на коефіцієнт ймовірності - lmer R - Невкладені моделі
Зараз я переглядаю деяку роботу і натрапив на таке, що мені здається неправильним. Дві змішані моделі встановлені (в R) за допомогою lmer. Моделі не вкладені і порівнюються за тестами співвідношення ймовірності. Коротше кажучи, ось відтворювальний приклад того, що я маю: set.seed(105) Resp = rnorm(100) A = factor(rep(1:5,each=20)) B = factor(rep(1:2,times=50)) …
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.