Domande taggate «likelihood-ratio»

Il rapporto di verosimiglianza è il rapporto tra la verosimiglianza di due modelli (o un valore di parametro nullo e alternativo all'interno di un singolo modello), che può essere utilizzato per confrontare o testare i modelli. Se uno dei due modelli non è completamente specificato, viene utilizzata la sua massima verosimiglianza su tutti i parametri liberi - questo è talvolta chiamato un rapporto di verosimiglianza generalizzato.

2
Rapporto di probabilità vs fattore di Bayes
Sono piuttosto evangelista per quanto riguarda l'uso dei rapporti di probabilità per rappresentare l'evidenza oggettiva a favore / contro un dato fenomeno. Tuttavia, recentemente ho appreso che il fattore Bayes svolge una funzione simile nel contesto dei metodi bayesiani (cioè il priore soggettivo è combinato con il fattore obiettivo Bayes …
3
Come definire rigorosamente la probabilità?
La probabilità potrebbe essere definita in diversi modi, ad esempio: la funzione da che mappa a cioè .LLLΘ×XΘ×X\Theta\times{\cal X}(θ,x)(θ,x)(\theta,x)L(θ∣x)L(θ∣x)L(\theta \mid x)L:Θ×X→RL:Θ×X→RL:\Theta\times{\cal X} \rightarrow \mathbb{R} la funzione casualeL(⋅∣X)L(⋅∣X)L(\cdot \mid X) potremmo anche considerare che la probabilità è solo la probabilità "osservata"L(⋅∣xobs)L(⋅∣xobs)L(\cdot \mid x^{\text{obs}}) in pratica la probabilità porta informazioni su solo …
2
Perché la prova di Wilks del 1938 non funziona per i modelli non specificati?
Nel famoso articolo del 1938 (" La grande distribuzione del rapporto di verosimiglianza per il test di ipotesi composite ", Annals of Mathematical Statistics, 9: 60-62), Samuel Wilks derivò la distribuzione asintotica di (log verosimiglianza) per ipotesi nidificate, presupponendo che l'ipotesi più ampia sia specificata correttamente. La distribuzione limite è …
3
Lemma di Neyman-Pearson
Ho letto il lemma di Neyman-Pearson dal libro Introduzione alla teoria della statistica di Mood, Graybill e Boes. Ma non ho capito il lemma. Qualcuno può spiegarmi il lemma in parole semplici? Che cosa dice? Lemma di Neyman-Pearson: Sia X1,…,XnX1,…,XnX_1,\ldots,X_n un campione casuale di f(x;θ)f(x;θ)f(x;\theta) , dove θθ\theta è uno …
4
Come proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA?
Dopo aver eseguito l'analisi dei componenti principali (PCA), voglio proiettare un nuovo vettore nello spazio PCA (ovvero trovare le sue coordinate nel sistema di coordinate PCA). Ho calcolato PCA in linguaggio R utilizzando prcomp. Ora dovrei essere in grado di moltiplicare il mio vettore per la matrice di rotazione PCA. …
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 
1
Ho calcolato correttamente questi rapporti di probabilità?
Sono l'autore del pacchetto ez per R e sto lavorando ad un aggiornamento per includere il calcolo automatico dei rapporti di verosimiglianza (LR) nell'output degli ANOVA. L'idea è di fornire un LR per ogni effetto analogo al test di quell'effetto che l'ANOVA ottiene. Ad esempio, l'LR per l'effetto principale rappresenta …
2
Perché lrtest () non corrisponde ad anova (test = "LRT")
Stavo cercando modi per fare un test del rapporto di verosimiglianza in R per confrontare gli adattamenti del modello. L'ho prima codificato da solo, quindi ho trovato sia la anova()funzione predefinita che anche lrtest()nel lmtestpacchetto. Quando ho controllato, però, anova()produce sempre un valore p leggermente diverso dagli altri due anche …
Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.