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
Вибір моделі, що не вкладається
І тест коефіцієнта ймовірності, і AIC є інструментом вибору між двома моделями, і обидві базуються на ймовірності журналу. Але чому тест коефіцієнта ймовірності не можна використовувати для вибору між двома вкладеними моделями, тоді як AIC може?
1
Чому F-тест у лінійних моделях Гаусса найпотужніший?
Y= μ + σГY=μ+σGY=\mu+\sigma Gмкμ\muWWWГGGRнRn\mathbb{R}^nЖFFН0: { μ ∈ U}H0:{μ∈U}H_0\colon\{\mu \in U\}U⊂ ШU⊂WU \subset Wf= ϕ ( 2 логсупμ ∈ W, σ> 0L ( μ , σ| у)супμ ∈ U, σ> 0L ( μ , σ| у)) .f=ϕ(2log⁡supμ∈W,σ>0L(μ,σ|y)supμ∈U,σ>0L(μ,σ|y)).f=\phi\left( 2\log \frac{\sup_{\mu \in W, \sigma>0} L(\mu, \sigma | y)}{\sup_{\mu \in U, \sigma>0} L(\mu, …
2
Чому не можна використовувати тести коефіцієнта ймовірності для моделей, які не вкладені?
Більш конкретно, чому тести на коефіцієнт ймовірності мають асимптотику розподіл 2, якщо моделі вкладені, але це вже не стосується вкладених моделей? Я розумію, що це випливає з теореми Вілкса, але, на жаль, я не розуміюїї доведення.χ2χ2\chi^2
1
Які умови регулярності тесту на коефіцієнт ймовірності
Чи не будь-хто, будь ласка, скажіть мені, які умови регулярності для асимптотичного розподілу тесту на коефіцієнт ймовірності? Куди б я не глянув, написано: "За умовами регулярності" або "Під імовірнісними закономірностями". Які саме умови? Що перша та друга похідні імовірності ідентифікації існують, а матриця інформації не дорівнює нулю? Або щось інше …
2
Що відбувається зі співвідношенням ймовірності, коли збирається все більше даних?
Нехай fff , гgg і годhh бути щільність і припустимо, що хi∼ годxi∼hx_i \sim h , i ∈ Ni∈Ni \in \mathbb{N} . Що відбувається зі співвідношенням ймовірності ∏i = 1нf( хi)г( хi)∏i=1nf(xi)g(xi) \prod_{i=1}^n \frac{f(x_i)}{g(x_i)} якn → ∞n→∞n \rightarrow \infty? (Чи сходяться вони? До чого?) Наприклад, ми можемо припустити h = …
1
Які є "бажані" статистичні властивості тесту на коефіцієнт ймовірності?
Я читаю статтю , метод якої повністю заснований на тесті коефіцієнта ймовірності. Автор каже, що тест LR проти однобічних альтернатив - це UMP. Він продовжує, стверджуючи, що "... навіть коли це [тест LR] не може бути показаний рівномірно найпотужнішим, тест LR часто має бажані статистичні властивості." Мені цікаво, що тут …
3
Порівняння регресійних моделей за даними підрахунку
Нещодавно я підходив до чотирьох моделей регресії для одних і тих же даних прогноктора / відповіді. Дві моделі, які мені підходять з регресією Пуассона. model.pois <- glm(Response ~ P1 + P2 +...+ P5, family=poisson(), ...) model.pois.inter <- glm(Response ~ (P1 + P2 +...+ P5)^2, family=poisson(), ...) Дві моделі, що підходять …
1
Тест на співвідношення ймовірності та тест Вальда дають різний висновок щодо glm в R
Я відтворюю приклад із узагальнених, лінійних та змішаних моделей . Мій MWE нижче: Dilution <- c(1/128, 1/64, 1/32, 1/16, 1/8, 1/4, 1/2, 1, 2, 4) NoofPlates <- rep(x=5, times=10) NoPositive <- c(0, 0, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 5) Data <- data.frame(Dilution, NoofPlates, NoPositive) fm1 <- glm(formula=NoPositive/NoofPlates~log(Dilution), family=binomial("logit"), …
2
Узагальнений тест коефіцієнта ймовірності журналу для моделей, які не вкладені
Я розумію, що якщо у мене дві моделі A і B і A вкладено в B, то, зважаючи на деякі дані, я можу підігнати параметри A і B за допомогою MLE і застосувати узагальнений тест коефіцієнта ймовірності журналу. Зокрема, розподіл тесту повинно бути з ступенями свободи , де є різниця …
1
Як я можу включити інноваційний зовнішній вигляд під спостереження 48 у свою модель ARIMA?
Я працюю над набором даних. Після використання деяких методів ідентифікації моделі я вийшов із моделлю ARIMA (0,2,1). Я використав detectIOфункцію в пакеті TSAв R, щоб виявити інноваційний зовнішній вигляд (IO) під час 48-го спостереження за моїм оригінальним набором даних. Як я включу цей зовнішній вигляд у свою модель, щоб я …
10 r  time-series  arima  outliers  hypergeometric  fishers-exact  r  time-series  intraclass-correlation  r  logistic  glmm  clogit  mixed-model  spss  repeated-measures  ancova  machine-learning  python  scikit-learn  distributions  data-transformation  stochastic-processes  web  standard-deviation  r  machine-learning  spatial  similarities  spatio-temporal  binomial  sparse  poisson-process  r  regression  nonparametric  r  regression  logistic  simulation  power-analysis  r  svm  random-forest  anova  repeated-measures  manova  regression  statistical-significance  cross-validation  group-differences  model-comparison  r  spatial  model-evaluation  parallel-computing  generalized-least-squares  r  stata  fitting  mixture  hypothesis-testing  categorical-data  hypothesis-testing  anova  statistical-significance  repeated-measures  likert  wilcoxon-mann-whitney  boxplot  statistical-significance  confidence-interval  forecasting  prediction-interval  regression  categorical-data  stata  least-squares  experiment-design  skewness  reliability  cronbachs-alpha  r  regression  splines  maximum-likelihood  modeling  likelihood-ratio  profile-likelihood  nested-models 
1
Я щойно пробіг два мільйони регресій - інтегрована ймовірність
Зараз я працюю над тим, щоб намагатися реалізувати метод, використаний у популярній роботі під назвою "Я просто перебіг регрес на два мільйони". Основна ідея, що стоїть за ним, полягає в тому, що є певні випадки, коли не очевидно, які елементи управління повинні бути включені в модель. Одне, що ви можете …
2
Припущення про залежність Бенджаміні-Хохберга виправдані?
У мене є набір даних, де я перевіряю на значні відмінності між трьома сукупностями щодо приблизно 50 різних змінних. Я роблю це, використовуючи тести Крускала-Уолліса, з одного боку, і тести співвідношення ймовірності вкладеної моделі GLM (з і без сукупності як незалежної змінної), з іншого. Як результат, у мене є список …
1
Чи потрібно коригувати нульове підрахунок для випробування співвідношення ймовірності моделей Пуассона / Логінеар?
Якщо в таблиці непередбачених ситуацій є 0, і ми встановлюємо вкладені моделі Пуассона / Логінеар (використовуючи glmфункцію R ) для тесту на коефіцієнт вірогідності, чи потрібно нам коригувати дані до встановлення моделей GLM (наприклад, додати 1/2 до всіх підрахунки)? Очевидно, що деякі параметри неможливо оцінити без певного коригування, але як …
2
Вимірювання корисності придатності в моделі, що поєднує два розподіли
У мене є дані з подвійним піком, які я намагаюся моделювати, і між вершинами достатньо перекриття, що я не можу їх самостійно лікувати. Гістограма даних може виглядати приблизно так: Для цього я створив дві моделі: одна використовує два розподіли Пуассона, а друга використовує два негативних біноміальних розподілу (для обліку наддисперсії). …
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.