Domande taggate «maximum-likelihood»

un metodo per stimare i parametri di un modello statistico scegliendo il valore del parametro che ottimizza la probabilità di osservare il campione dato.

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Come calcolare la funzione di verosimiglianza
La durata di 3 componenti elettronici è e . Le variabili casuali erano state modellate come un campione casuale di dimensione 3 dalla distribuzione esponenziale con parametro . La funzione di probabilità è, perX1=3,X2=1.5,X1=3,X2=1.5,X_{1} = 3, X_{2} = 1.5,X3=2.1X3=2.1X_{3} = 2.1θθ\thetaθ>0θ>0\theta > 0 f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f3(x|θ)=θ3exp(−6.6θ)f_{3}(x|\theta) = \theta^{3} exp(-6.6\theta) , dove .x=(2,1.5,2.1)x=(2,1.5,2.1)x …
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Stima dei parametri con modelli lineari generalizzati
Per impostazione predefinita, quando utilizziamo una glmfunzione in R, utilizza il metodo IWLS (reimpostazione dei minimi quadrati ripetutamente iterativamente) per trovare la stima della massima verosimiglianza dei parametri. Ora ho due domande. Le stime IWLS garantiscono il massimo globale della funzione di probabilità? Sulla base dell'ultima diapositiva di questa presentazione, …
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Modellazione per i punteggi di calcio
In Dixon, Coles ( 1997 ), hanno utilizzato la stima della massima verosimiglianza per i due modelli Poisson indipendenti modificati in (4.3) per modellare i punteggi nel calcio. Sto cercando di usare R per "riprodurre" i parametri alfa e beta nonché i parametri dell'effetto home (pag. 274, tabella 4) senza …
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In che modo un precedente uniforme porta alle stesse stime dalla massima probabilità e modalità del posteriore?
Sto studiando diversi metodi di stima puntuale e leggo che quando si utilizzano stime MAP vs ML, quando si usa un "precedente uniforme", le stime sono identiche. Qualcuno può spiegare cos'è un precedente "uniforme" e fornire alcuni (semplici) esempi di quando gli stimatori MAP e ML sarebbero gli stessi?
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Come posso stimare gli intervalli di confidenza al 95% usando la profilatura per i parametri stimati massimizzando una funzione di verosimiglianza usando optim in R?
Come posso stimare gli intervalli di confidenza al 95% usando la profilatura per i parametri stimati massimizzando una funzione di verosimiglianza usando optim in R? So di poter stimare asintoticamente la matrice di covarianza invertendo la tela di iuta , ma temo che i miei dati non soddisfino i presupposti …
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