توضیحات
IntroductionExamples of types of data Motivating examples A first view on the modelsThe Likelihood PrincipleIntroduction Point estimation theory The likelihood function The score function The information matrix Alternative parameterizations of the likelihood The maximum likelihood estimate (MLE) Distribution of the ML estimator Generalized loss-function and deviance Quadratic approximation of the log-likelihood Likelihood ratio tests Successive testing in hypothesis chains Dealing with nuisance parameters General Linear ModelsIntroduction The multivariate normal distribution General linear mod. Read more…
Abstract: IntroductionExamples of types of data Motivating examples A first view on the modelsThe Likelihood PrincipleIntroduction Point estimation theory The likelihood function The score function The information matrix Alternative parameterizations of the likelihood The maximum likelihood estimate (MLE) Distribution of the ML estimator Generalized loss-function and deviance Quadratic approximation of the log-likelihood Likelihood ratio tests Successive testing in hypothesis chains Dealing with nuisance parameters General Linear ModelsIntroduction The multivariate normal distribution General linear mod
مقدمه نمونه هایی از انواع داده ها مثال های انگیزشی اولین دیدگاه در مورد مدل ها اصل درستنمایی مقدمه نظریه تخمین نقطه تابع احتمال تابع امتیاز ماتریس اطلاعات پارامترهای جایگزین احتمال برآورد حداکثر درستنمایی (MLE) توزیع برآوردگر ML و زیان تعمیم یافته تقریب درجه دوم log-likelihood آزمون های نسبت احتمال آزمون های متوالی در زنجیره های فرضیه برخورد با پارامترهای مزاحم مدل های خطی عمومی مقدمه توزیع نرمال چند متغیره خطی عمومی. ادامه مطلب…
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.