প্রশ্ন ট্যাগ «maximum-likelihood»

সাধারণ ন্যূনতম স্কোয়ারগুলির পরিবর্তে সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলনটি কখন ব্যবহার করা ভাল? প্রত্যেকের শক্তি এবং সীমাবদ্ধতাগুলি কী কী? আমি সাধারণ পরিস্থিতিতে প্রতিটি কোথায় ব্যবহার করতে পারি সে সম্পর্কে ব্যবহারিক জ্ঞান সংগ্রহ করার চেষ্টা করছি।

13 regression  maximum-likelihood  least-squares 

আমি এমন কিছু কোড লিখেছি যা কলমান ফিল্টারিং করতে পারে (একটি এন-ডাইমেনশনাল স্টেট ভেক্টরের জন্য লিনিয়ার গাউসিয়ান স্টেট স্পেস অ্যানালাইসিসের জন্য কলম্যান ফিল্টারিং (বিভিন্ন কলম্যান-টাইপ ফিল্টার [ইনফরমেশন ফিল্টার এবং অন্যান্য।]) ব্যবহার করতে পারে। ফিল্টারগুলি দুর্দান্ত কাজ করে এবং আমি কিছু সুন্দর আউটপুট পাচ্ছি। যাইহোক, লগলিফিকিলিটি অনুমানের মাধ্যমে পরামিতি অনুমান আমাকে …

13 maximum-likelihood  algorithms  kalman-filter  likelihood 

ধরা যাক আমার একটি মডেল নির্বাচনের সমস্যা আছে এবং আমি মডেলগুলি মূল্যায়নের জন্য এআইসি বা বিআইসি ব্যবহার করার চেষ্টা করছি । এটি এমন মডেলগুলির জন্য সোজা যা কিছু সংখ্যক -মূল্যবান পরামিতি থাকে।টkk তবে, যদি আমাদের কোনও মডেলটির (উদাহরণস্বরূপ, ম্যাল্লোস মডেল ) কেবলমাত্র বাস্তব-মূল্যবান প্যারামিটারের পরিবর্তে কিছু প্রকৃত-মূল্যবান প্যারামিটার থাকে? আমি …

13 modeling  maximum-likelihood  aic  fitting  bic 

বেশ কয়েকটি পরামিতি সহ একটি ট্র্যাজেক্টোরি (এক্স ফাংশন হিসাবে এক্স) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য আমার কাছে একটি মডেল রয়েছে। এই মুহুর্তে, আমি পূর্বাভাসযুক্ত ট্র্যাজেক্টরি এবং পরীক্ষামূলকভাবে রেকর্ড করা ট্র্যাজেক্টোরির মধ্যে মূল অর্থ বর্গ ত্রুটি (আরএমএসই) গণনা করি। বর্তমানে, আমি এই পার্থক্যটি কমিয়ে আছি (আরএমএসই) সিমপ্লেক্স (মাতালাবের মধ্যে fminsearch) ব্যবহার করে। এই …

13 maximum-likelihood  curve-fitting 

এই প্রশ্নটি এই দ্বারা উত্সাহিত । আমি দুটি উত্স সন্ধান করেছি এবং এটি আমি খুঁজে পেয়েছি। এ। ভ্যান ডের ভার্ট, অ্যাসিম্পোটোটিক স্ট্যাটিস্টিকস: স্পষ্টভাবে কোনও প্রোফাইলের গণনা করা খুব কমই সম্ভব, তবে এর সংখ্যাগত মূল্যায়ন প্রায়শই সম্ভব হয় as তারপরে প্রোফাইল সম্ভাবনা সম্ভাবনার কার্যটির মাত্রা হ্রাস করতে পারে। প্রোফাইল সম্ভাবনা ফাংশন …

13 estimation  maximum-likelihood  likelihood  asymptotics  profile-likelihood 

জায়গা: এটি একটি বোকা প্রশ্ন হতে পারে। আমি কেবল এমএলই অ্যাসিপটোটিক বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে বিবৃতি জানি, তবে আমি কখনই তার প্রমাণগুলি অধ্যয়ন করি নি। যদি আমি তা করি, তবে আমি এই প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করব না, বা আমি বুঝতে পারি যে এই প্রশ্নগুলির কোনও অর্থ হয় না ... তাই দয়া করে আমার …

13 maximum-likelihood  model  asymptotics 

পটভূমি: আমি জিএলএম এর জন্য প্রিন্সটনের এমএলই অনুমানের পর্যালোচনা অনুসরণ করার চেষ্টা করছি । আমি MLE প্রাক্কলন বুনিয়াদি তা বুঝে দেখ likelihood, score, পালন ও প্রত্যাশিত Fisher informationএবং Fisher scoringটেকনিক। এবং আমি জানি যে কীভাবে এমএলই অনুমান সহ সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশনকে ন্যায়সঙ্গত করা যায় । প্রশ্নটি: আমি এই পদ্ধতির প্রথম …

13 regression  generalized-linear-model  maximum-likelihood  link-function  irls 

আমি ফर्थ লজিস্টিক রিগ্রেশন (লজিস্টিক রিগ্রেশনে নিখুঁত / সম্পূর্ণ বা অর্ধ-সম্পূর্ণ পৃথকীকরণের পদ্ধতি) বোঝার চেষ্টা করছি যাতে আমি এটিকে অন্যের কাছে সরলীকৃত ভাষায় ব্যাখ্যা করতে পারি। এমএলইতে ফर्थথ অনুমানটি কী পরিবর্তন করছে তার একটি ছদ্মবেশী ব্যাখ্যা কি কারও কাছে রয়েছে? আমি পড়েছি, সেরা হিসাবে আমি পারি, ফার্থ (1993) এবং আমি …

13 logistic  maximum-likelihood  separation 

সাধারণভাবে মনে হয় মুহুর্তের পদ্ধতিটি কেবলমাত্র পর্যবেক্ষণকৃত নমুনার সাথে মেলে, বা প্যারামিটারের অনুমানের জন্য তাত্ত্বিক মুহুর্তগুলির বৈকল্পিক। এটি প্রায়শই ক্ষতিকারক পরিবারগুলির জন্য এমএলইয়ের সমান হয়, আমি সংগ্রহ করি। তবে, মুহুর্তগুলির পদ্ধতির সুস্পষ্ট সংজ্ঞা এবং এমএলইকে কেন সাধারণত অনুগ্রহযোগ্য বলে মনে হচ্ছে তার একটি পরিষ্কার আলোচনা খুঁজে পাওয়া শক্ত, যদিও সম্ভাবনা …

13 maximum-likelihood  method-of-moments 

যাক পিx , ypx,yp_{x,y} দুই শ্রেণীগত ভেরিয়েবল একটি যৌথ বন্টন হতে এক্স, YX,YX,Y , সঙ্গে x , y∈ { 1 , ... , কে}x,y∈{1,…,K}x,y\in\{1,\ldots,K\} । বলুন নমুনা এই ডিস্ট্রিবিউশন থেকে টানা হয়েছে, কিন্তু আমরা শুধু যথা জন্য প্রান্তিক গন্য দেওয়া হয়, :জ = 1 , … , কেএনnnj = 1 …

12 categorical-data  maximum-likelihood  joint-distribution  marginal  maximum-entropy 

আমি দ্বারা অপ্টিমাইজড সর্বনিম্ন স্কোয়ার রিগ্রেশনের লগ-সম্ভাবনা গণনা করার চেষ্টা করছি the আর প্যাকেজে ফাংশন করে ব্রাউনিয়ান গতি ( প্যাকেজ থেকে ) ধরে ধরে এএ ফাইলেজেনেটিক ট্রিতে দূরত্ব দ্বারা উত্পন্ন ভেরিয়েন্স কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে । নিম্নলিখিত পুনরুত্পাদনযোগ্য আর কোড x, y ডেটা এবং 9 টি ট্যাক্সার সাথে একটি এলোমেলো …

12 r  maximum-likelihood  least-squares  nonlinear-regression  mixed-model 

আমি একটি ক্লাস্টারিং সমস্যা সমাধানের জন্য বেয়েস ব্যবহার করছি। কিছু গণনা করার পরে আমি দুটি সম্ভাবনার অনুপাত পাওয়ার প্রয়োজনীয়তাটি শেষ করি: P(A)/P(B)P(A)/P(B)P(A)/P(B) প্রাপ্ত পাবে P(H|D)P(H|D)P(H|D) । এই সম্ভাবনাগুলি এই উত্তরে বর্ণিত হিসাবে দুটি পৃথক 2 ডি মাল্টিভারিয়েট কে-ডি-ই সংহত করে প্রাপ্ত করা হয়েছে : পি ( বি ) = ∬ …

12 probability  bayesian  maximum-likelihood  kernel-smoothing 

আমার কিছু সাধারণ ধারণাগত প্রশ্ন রয়েছে যা আমি এমএলই (সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলন) সম্পর্কিত এবং ইএম (প্রত্যাশা সর্বাধিকতা) এর সাথে কোনও যোগসূত্র আছে কিনা তা স্পষ্ট করতে চাই। আমি এটি যেমন বুঝতে পেরেছি, যদি কেউ "আমরা এমএলই ব্যবহার করি" বলে থাকে তবে তার অর্থ কি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের ডেটার পিডিএফের একটি স্পষ্ট …

12 estimation  maximum-likelihood  expectation-maximization 

কেউ এই পদক্ষেপটি অনুসরণ করতে চাইলে আমি এই প্রশ্ন থেকে আসছি । মূলত আমার কাছে একটি ডেটা সেট রয়েছে বস্তুর সমন্বয়ে গঠিত যেখানে প্রতিটি বস্তুর সাথে একটি সংখ্যক পরিমাপ করা মান সংযুক্ত থাকে (এই ক্ষেত্রে দুটি):এনΩΩ\OmegaNNN Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]Ω=o1[x1,y1],o2[x2,y2],...,oN[xN,yN]\Omega = o_1[x_1, y_1], o_2[x_2, y_2], ..., o_N[x_N, y_N] আমি একটি সম্ভাবনা নির্ধারণ করতে …

12 probability  maximum-likelihood  kernel-smoothing  numerical-integration 

কেউ যদি বলেন "এই পদ্ধতিটি এমএলই প্যারামিটারের জন্য পয়েন্ট অনুমানটি ব্যবহার করে যা সর্বাধিক করে তোলে, সুতরাং এটি ঘন ঘনবাদী; এবং আরও এটি বায়েশিয়ান নয়।"P(x|θ)P(x|θ)\mathrm{P}(x|\theta) তুমি কি রাজি? ব্যাকগ্রাউন্ডে আপডেট : আমি সম্প্রতি একটি কাগজ পড়েছি যা ঘনঘনবাদী বলে দাবি করে। আমি তাদের দাবির সাথে একমত নই, সর্বোপরি আমি এটিকে …

12 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  frequentist  philosophical