প্রশ্ন ট্যাগ «maximum-likelihood»

সাধারণ প্রশ্ন বলুন যে আমাদের কাছে আইডির ডেটা রয়েছে x1x1x_1 , x2x2x_2 , ... স্ট্রিমিং। আমরা পুনরাবৃত্তভাবে the এর সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানটি গণনা করতে চাই । এটি হ'ল, গণনা করা আমরা একটি নতুন x_n পর্যবেক্ষণ করি এবং একরকমভাবে আমাদের অনুমান \ টুপি sy \ বোল্ডসাইম্বল {\ থিতা} update আপডেট করতে …

15 maximum-likelihood  online 

জেফ্রি ওয়াল্ড্রিজ তার ক্রোনার বিভাগ এবং প্যানেল ডেটার একনোমেট্রিক বিশ্লেষণে (পৃষ্ঠা 357) বলেছেন যে অনুশীলনমূলক হেসিয়ান "যে নির্দিষ্ট নমুনার সাথে আমরা কাজ করছি তার জন্য ইতিবাচক নির্দিষ্ট বা এমনকি ইতিবাচক অর্ধসীমা হওয়ার নিশ্চয়তা নেই"। এটি আমার কাছে (সংখ্যাগত সমস্যাগুলি বাদ দিয়ে) ভুল বলে মনে হচ্ছে এম-এসিমেটরের সংজ্ঞা হিসাবে প্যারামিটারের মান …

15 estimation  maximum-likelihood  econometrics  asymptotics 

আমি ভাবছি সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলনটি কখনই পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যবহৃত হয়। আমরা এটির ধারণাটি শিখি তবে অবাক হয় কখন এটি প্রকৃতপক্ষে ব্যবহৃত হয়। আমরা যদি ডেটার বন্টন ধরে নিই, আমরা দুটি পরামিতি পাই, একটি গড়ের জন্য এবং একটি ভেরিয়েন্সের জন্য, তবে আপনি কি বাস্তবে এটি বাস্তব পরিস্থিতিতে ব্যবহার করেন? কেউ কি আমাকে …

14 estimation  maximum-likelihood 

θ^\hat\thetaθ∗\theta^*nn‖ Θ - θ * ‖ ∥θ^−θ∗∥\lVert\hat\theta-\theta^*\rVertহে ( 1 / √এন )O(1/n−−√)O(1/\sqrt n)‖ই θ -θ*‖∥Eθ^−θ∗∥\lVert \mathbb E\hat\theta - \theta^*\rVert‖Eˆθ−ˆθ‖∥Eθ^−θ^∥\lVert \mathbb E\hat\theta - \hat\theta\rVertO(1/√n)O(1/n−−√)O(1/\sqrt{n}) আমি চেয়ে দ্রুত সঙ্কোচিত এমন মডেলগুলিতে আগ্রহী , তবে যেখানে ত্রুটিটি এই দ্রুত হারে সঙ্কুচিত হয় না কারণ বিচ্যুতিটি এখনও হিসাবে সঙ্কুচিত হয় । বিশেষত, আমি কোনও …

14 variance  estimation  maximum-likelihood  bias 

এই প্রশ্নটি লিনিয়ার মডেলের একটি নির্দিষ্ট সংস্করণে সীমাবদ্ধ সর্বাধিক সম্ভাবনার (আরএমএল) অনুমানের সাথে সম্পর্কিত, যথা: Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)),Y=X(α)β+ϵ,ϵ∼Nn(0,Σ(α)), Y = X(\alpha)\beta + \epsilon, \\ \epsilon\sim N_n(0, \Sigma(\alpha)), যেখানে হ'ল একটি ( ) ম্যাট্রিক্স প্যারামেট্রাইজড , যেমন । হ'ল উপদ্রব পরামিতিগুলির একটি অজানা ভেক্টর; সুদ আনুমানিক হিসাব রয়েছে , এবং আমরা আছে ট …

14 mixed-model  maximum-likelihood  linear-model  optimization  reml 

অ্যালজেব্রিক জ্যামিতি এবং পরিসংখ্যান লার্নিং থিওরি বইয়ের প্রথম অধ্যায়ে যা বিভিন্ন কার্যকরী স্থানে অনুমানের রূপান্তর সম্পর্কে কথা বলেছে, তাতে উল্লেখ করা হয়েছে যে বায়েসীয় অনুমানটি শোয়ার্জ বন্টন টোপোলজির সাথে মিল রয়েছে, যেখানে সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমানটি সুপার-আদর্শ টপোলজির সাথে মিল রয়েছে (7 পৃষ্ঠায়): উদাহরণস্বরূপ, সুপার-নর্ম, LpLpL^p নরম, হিলবার্ট স্পেসের দুর্বল টপোলজি …

14 bayesian  maximum-likelihood  statistical-learning 

একটি অনুকূল ল্যাম্বদা অনুসন্ধান করতে এবং একই কাজটি glmnetকরার caretজন্য ব্যবহারের মধ্যে তুলনা করে অনেক বিভ্রান্তি রয়েছে বলে মনে হয় cv.glmnet। অনেক প্রশ্ন উত্থাপিত হয়েছিল, যেমন: শ্রেণিবিন্যাস মডেল ট্রেন.glmnet বনাম cv.glmnet? ক্যারেটের সাথে গ্ল্যামনেট ব্যবহারের সঠিক উপায় কী? `ক্যারেট ব্যবহার করে ক্রস-বৈধকরণ` গ্ল্যামেট` তবে কোনও উত্তর দেওয়া হয়নি, যা প্রশ্নের …

14 r  caret  glmnet  machine-learning  neural-networks  maximum  softmax  probability  distributions  mathematical-statistics  random-variable  cdf  statistical-significance  variance  expected-value  ratio  sample-size  reliability  tolerance-interval  wilcoxon-signed-rank  self-study  variance  sampling  mean  machine-learning  svm  libsvm  self-study  sampling  ranks  data-visualization  histogram  machine-learning  classification  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  mixture  predictive-models  prediction  seasonality 

এমএলই = সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান এমএপি = সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি এমএলই স্বজ্ঞাত / নিষ্পাপ যে এটি কেবলমাত্র প্যারামিটারের (যেমন সম্ভাবনা ফাংশন) প্রদত্ত পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনার সাথেই শুরু হয় এবং পর্যবেক্ষণের সাথে পরামিতিটির সেরা অনুসারগুলি খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করে । তবে পূর্বের জ্ঞানের বিষয়টি বিবেচনায় নেই। এমএপি আরও যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হচ্ছে …

14 machine-learning  bayesian  estimation  maximum-likelihood  inference 

বাইনারি ফলাফল Y∈ { 0 , 1 }এনy∈{0,1}ny\in\{0,1\}^n এবং কিছু পূর্বাভাসক ম্যাট্রিক্স X∈Rn×pX∈Rn×pX\in\mathbb{R}^{n\times p} সহ একটি ডেটা সেট দেওয়া , মানীয় লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল সহগের βMLEβMLE\beta_{MLE} অনুমান করে যা দ্বিপদী সম্ভাবনা সর্বাধিক করে তোলে। যখন XXX পূর্ণ র‌্যাঙ্ক হয় βMLEβMLE\beta_{MLE} স্বতন্ত্র; নিখুঁত বিচ্ছেদ উপস্থিত না হলে, এটি সীমাবদ্ধ। এই সর্বোচ্চ …

13 logistic  maximum-likelihood  auc 

কিছু পুরানো পরিসংখ্যান পর্যালোচনা করার সময় আমার কাছে এটি ছিল একটি বিচিত্র চিন্তাভাবনা এবং কোনও কারণে আমি উত্তরটি মনে করতে পারি না বলে মনে হয়। একটি অবিচ্ছিন্ন পিডিএফ আমাদের প্রদত্ত যে কোনও রেঞ্জের মানগুলি পর্যবেক্ষণের ঘনত্বকে বলে। উদাহরণস্বরূপ, যদি , উদাহরণস্বরূপ, তবে সম্ভবত একটি উপলব্ধি এবং মধ্যে পড়ে simply যেখানে …

13 normal-distribution  maximum-likelihood  pdf 

আমি সম্প্রতি ন্যান্সি রেড, বার্ডার্ফ-নিলসন, রিচার্ড কক্স এবং হ্যাঁ, ঘন ঘন দৃষ্টান্তের "শর্তসাপেক্ষ অনুমান" ধারণা সম্পর্কে কিছুটা রোনাল্ড ফিশারের কিছু পুরানো কাগজপত্র পর্যালোচনা করেছি, যার অর্থ এই যে উপস্থিতিগুলি কেবলমাত্র বিবেচনার ভিত্তিতে তৈরি হয়েছে নমুনা জায়গার "প্রাসঙ্গিক উপসেট", পুরো নমুনার স্থান নয়। একটি মূল উদাহরণ হিসাবে, এটি টি-স্ট্যাটিস্টিকের উপর ভিত্তি …

13 confidence-interval  maximum-likelihood  inference 

আমি বিভিন্ন জায়গায় উল্লেখ করেছি যে আনোভা মুহুর্তের পদ্ধতিটি ব্যবহার করে এর অনুমান করে। আমি এই দৃser়তার সাথে বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি কারণ, যদিও আমি মুহুর্তের পদ্ধতির সাথে পরিচিত নই, তবে আমার বোধগম্যতা এটি সর্বাধিক সম্ভাবনার পদ্ধতির তুলনায় আলাদা কিছু নয়; অন্য দিকে, ANOVA শ্রেণীগত ভবিষ্যতবক্তা এবং রিগ্রেশন প্যারামিটার OLS ঔজ্জ্বল্যের …

13 anova  mixed-model  maximum-likelihood  method-of-moments 

এই প্রশ্নটি এখানে মন্তব্যে দীর্ঘ আলোচনা থেকে অনুপ্রাণিত: লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে সাধারণ বিতরণ ব্যবহার করে? সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে সরলতার জন্য এখানে কেবলমাত্র একজন ভবিষ্যদ্বাণী দিয়ে লেখা হয়: যেখানে পরিচিত ধ্রুবক এবং শূন্য-স্বতন্ত্র ত্রুটি শর্তাবলী। যদি আমরা ত্রুটিগুলির জন্য অতিরিক্ত ধরে নিই, তবে স্বাভাবিকের সর্বনিম্ন স্কোয়ারের অনুমানকারী এবং এর সর্বাধিক …

13 regression  normal-distribution  mathematical-statistics  maximum-likelihood  least-squares 

রিগ্রেশন করার সময় যদি আমরা এর সংজ্ঞাটি অনুসরণ করি: আংশিক সম্ভাবনা, প্রোফাইল সম্ভাবনা এবং প্রান্তিক সম্ভাবনার মধ্যে পার্থক্য কী? যে, সর্বাধিক সম্ভাবনা সন্ধান করুন L এবং θ যা এল (β, θ | ডেটা) সর্বাধিক করে তোলে । যদিও, প্রান্তিক সম্ভাবনা আমরা equ শর্তসাপেক্ষে distribution এর সম্ভাব্যতা বন্টন সনাক্ত করতে পারি …

13 regression  maximum-likelihood 

কেন্দ্রের পরে, এক্স এবং twox দুটি পরিমাপ সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন সহ একটি কাচী বিতরণ থেকে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণ বলে ধরে নেওয়া যেতে পারে: 1চ( x : θ ) =f(x:θ)=f(x :\theta) = ,-∞&lt;x&lt;∞ ∞1π( 1 + ( এক্স - θ )2)1π(1+(x−θ)2)1\over\pi (1+(x-\theta)^2) , - ∞ &lt; x &lt; ∞,−∞&lt;x&lt;∞, -∞ < x …

13 self-study  distributions  maximum-likelihood  cauchy